| 研究課題/領域番号 |
23K11874
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
吉本 佳世 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 講師 (00735409)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2025年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2024年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2023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 | 位置推定 / ３次元計測 / 画像処理 / 分光反射率推定 / 内視鏡 / ３次元 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
内視鏡の発達により，消化管の診断・治療技術は格段に向上してきた．しかし，内視鏡は視野が狭く，一度に消化管全体を確認することが困難である．そこで，本研究では内視鏡映像から食道や胃全体の３次元形状を取得するシステムの開発を目指し，その基本要素技術の確立を目指す．胃の粘膜など生体組織は特徴が少なく，３次元形状を取得するために必要な画像間のマッチングを正確に行うことが困難である．そこで，特徴を増やすためにマルチスペクトラルイメージングに着目し，カラー画像から推定した分光反射率を用いて疑似マルチスペクトラル画像を生成することにより，画像間のマッチング割合を向上させて高密度の３D画像取得を目指す．
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| 研究実績の概要 |
本研究では内視鏡映像から食道や胃全体の３次元形状を取得するシステムの開発を目指している．本年度はカメラパラメータ推定方法の構築および機械学習を用いて誤ったマッチング点を除去した位置推定について検討した。
生体組織は特徴が少なく、３次元形状を取得するために必要な画像間のマッチングを正確に行うことが困難である。そこで，特徴を増やすためにマルチスペクトラルイメージングに着目する。しかし、マルチスペクトラルイメージングを用いるためにはフィルタなどが必要となり、光学系が大きくなってしまうため内視鏡への適応には適さないため、カラー画像から推定した分光反射率を用いて疑似マルチスペクトラル画像を生成し、画像間のマッチング割合を向上させて精度を上げることを考えた。
本年度は、分光反射率推定を用いたマッチングの有用性について検討を行った。撮影したカラーの連続画像から分光反射率推定を用いて狭帯域画像を作成し、特徴現れている波長のみを用いて画像を生成することで、特徴点の数の増加とマッチング精度向上を目指した。特徴を強調した画像で、マッチング、エピポーラ幾何、モーションステレオ法、PnP問題により3次元位置の推定を行った。心臓模型を使って実験を行い、奥行き方向に移動させて検証を行った結果、通常の撮影画像では推定誤差が6%となったところ、提案の強調画像を用いてマッチングを行ったところ誤差0.5%となり提案手法による位置推定精度の向上を確認した。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の予定通り分光反射率推定によりマッチング精度向上を確かめることができている。
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| 今後の研究の推進方策 |
今年度おこなった検討では奥行き方向の移動のみに限定されているため、回転や別方向の移動も含めて精度の検証を行うとともに、３次元再構成を行い、３Ｄスキャナを用いて取得したデータとの比較を行う予定である。
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