| 研究課題/領域番号 |
19K12054
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 福井工業大学 |
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研究代表者 |
木森 義隆 福井工業大学, 環境情報学部, 教授 (10585277)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
3,250千円 (直接経費: 2,500千円、間接経費: 750千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2019年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | ダーモスコピー画像 / メラノーマ構造パターン / mathematical morphology / 深層学習 / メラノーマ構造 / Mathematical morphology / メラノーマ / ニューラルネットワーク / 病変特徴の記述 / 構造パターン抽出 / 構造パターン |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，ダーモスコピー画像の処理・解析に基づく，皮膚がん支援システムを構築することを目的とする．本システムでは，独自の画像演算理論に基づき，画像処理の共通基盤を構築する．これにより，(1)「高精度なメラノーマ構造パターン抽出に基づく病変識別」，(2)「メラノーマ構造パターンの統合的可視化」を同時に実現しうる要素技術を開発する．これらの質的に異なる2つの情報を提示することにより，皮膚科医の判断を効果的に支援するシステムの開発を行う．
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| 研究成果の概要 |
本研究では，ダーモスコピー画像を対象として，病変領域のセグメンテーション手法や，メラノーマ構造パターンの自動抽出手法，複数の構造情報の統合的可視化手法の開発等を行った．Mathematical morphologyに基づく画像処理理論を用いて，メラノーマの構造解析に関する共通基盤となる画像処理体系を構築することをめざした．病変領域のセグメンテーションに関して，開発した画像処理と深層学習を組み合わせることによって，従来の方法に比べ，セグメンテーションの精度が向上することを示した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，Mathematical morphologyに基づく画像処理手法：Rotational morphological processingによって，ダーモスコピー画像の処理に関する共通基盤を構築した．多様な病変パターンの抽出等において，汎用的かつ論理的一貫性を持つ処理の実現は，実用的意義を有するものである．また，病変領域をセグメンテーションするために考案した深層学習の手法は，ニューラルネットワークが対象のみに着目することを可能にするため，解析対象の認識精度を向上させることができる．幅広い分野での応用展開が期待できる．
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