| 研究分担者 |
鳥脇 純一郎 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (30023138)
目加田 慶人 中京大学, 生命システム工学部, 教授 (00282377)
村瀬 洋 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 教授 (90362293)
森 健策 名古屋大学, 大学院情報科学研究科, 助教授 (10293664)
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| 研究概要 |
部品の製品検査,医学における人体3次元情報の認識など,3次元の濃淡・形状情報から対象の良・不良を判断するための基盤技術に関する研究が盛んにおこなわれている.通常3次元の濃淡・形状情報は直接見ることが出来ず,投影や等値面構成などの手段を経て可視化され,さらにこれらの情報を効率よく見る(診る)必要がある.このような可視化プロセスを適切におこなうための"可視化情報処理"は益々重要な技術となる.そこで本研究では,主に3次元濃淡画像の構造解析と効率的な可視化について検討した.曲面のミクロ的な構造特徴だけでなく曲面の表面凹凸パターンをマクロ的に評価するための手法を開発し,さらにそれを可視化する最適な方法を検討した.
3次元濃淡画像における形状分類
3次元濃淡画像における形状分類として,腹部X線CT画像からの胃壁面の形状をマクロ的に測る特徴量の解析を進めた.胃がんに特有な線状陰影の集中パターンの定量化を進め,その結果を解説としてまとめた.また,肝臓精密診断用の腹部X線CT画像からの肝細胞がん検出に,時系列画像の濃度変化特徴と濃度曲面の固有値解析を取り入れ,病変に特有の形状を評価することにより検出精度の向上を図った.
その他
自然現象や人体の動作シミュレーションのための可視化方法の検討を進めた.仮想化内視鏡診断は,医用画像の多様化・適用範囲の増加にともない,今後益々柔軟な可視化方法が要求されてくる.本研究の成果をうけて,認識に基づく仮想化内視鏡診断方法の拡張が更に期待される.
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