| 研究課題/領域番号 |
08244208
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| 研究種目 |
重点領域研究
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
鳥脇 純一郎 名古屋大学, 工学部, 教授 (30023138)
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| 研究分担者 |
長谷川 純一 中京大学, 情報科学部, 教授 (30126891)
清水 昭伸 名古屋大学, 工学部, 助手 (80262880)
斉藤 豊文 名古屋大学, 工学部, 講師 (40235057)
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| 研究期間 (年度) |
1996
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| 研究課題ステータス |
完了 (1996年度)
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| 配分額 *注記 |
1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
1996年度: 1,700千円 (直接経費: 1,700千円)
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| キーワード | 画像データベース / 知識獲得 / 画像処理 / ビジョン・エキスパート・システム / 医用画像処理 |
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| 研究概要 |
本研究では、濃淡画像のデータベース(具体的にコンピュータ支援画像診断学会が作成した医用X線像データベース)から、スケッチという補助的な画像を仲介として色々の形で利用し、知識を自動的に獲得することを試みる。本年度は、主としてアルゴリズムの形で知識を獲得する方式の基礎実験を行った。2次元の場合については、既に我々が開発したビジョンエキスパートシステムIMPRESSの『手順の集約』と言われる段階を大幅に改善した。3次元画像の場合には、新しいバ-ジョン「3次元IMPRESS」を開発した。また、濃度値特徴量の知識を自動抽出する手順を計画し、実験中である。
(1)逐次形集約手順の導入 ここでは2次元IMPRESSを対象とし、従来は、(原理像.サンプル対、および、処理手順双方に対して並列型の処理方式)を用いていたの対して、処理手順を導く過程の中が、手順を構成する概ね数段階のサブステップに分解されていることに注目して、このサブステップ毎に与えられた〈原画像・サンプル対〉の全てを考慮して最適の処理を選ぶという、いわば、逐次形の集約方式(厳密に言えば、〈原画像・サンプル対〉に対しては並列型、処理手順に対しては逐次型の処理方式)を開発した。これによって可能な処理手順の探索空間を広げたことになるため、より質の高い処理手順が生成されることが確かめられており、知識獲得の質も向上することが期待される。
(2)特徴量による知識獲得 特徴量としての知識獲得を実現するために、以下のような方法を検討中である。
まず、目的として、〈病巣部の陰影に関する数値的特徴を獲得すること〉を考える。次にスケッチから該当する特徴をになうような濃度値統計量を自動抽出する。
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