|
本研究は、複雑な構造をもつが画質が比較的良好な胃X線二重造影像と、逆に構造は比較的単純であるが画質が劣る顎関節X線画像を対象として、画像認識・理解のための領域分割の方法を開発した。その場合、「大局から詳細へ」の探索方式をとることとし、まず探索計画を生成し、それにもとづいて詳細化を図る方法を中心にして検討した。そして、個々の領域の特性に合わせた問題解決の中から具体的に領域分割の方法を開発した。胃X線二重造影像の領域分割については、まず胃領域について、特徴要素を抽出した案内画像を参照する線追跡にもとづく方法、および、動的輪郭モデルとダイナミックプログラミングを用いた最適化にもとづく方法を開発し、いずれも良好な認識性能を得ることができた。また、バリウム溜り領域について、零交差を用いた縁検出にもとづく方法(この場合、探索計画は用いない)、および、濃淡の凹点の群化と領域成長にもとづく方法を開発し、いずれも良好な認識性能を得ることができた。さらに、脊柱領域について、バリウム溜り領域の認識結果を用いて、そこからの妨害情報を排除することにより、ハフ変換による粗抽出にもとづいて良好な認識性能を得ることができた。そして、これらの個別の臓器領域の認識方式を統合した画像理解システムとしての一応の完成を見た。つぎに、顎関節X線画像の領域分割については、例えば「モデルにもとづく強引な縁強調」などといったように、前処理から縁強調、ダイナミックプログラミングを用いた目的関数最適化へと進む処理過程の初期段階からモデルを活用することにより、関心領域について良好なトレースを得ることができることを示した。さらに、関心領域の計量についても指針を与えることができた。
|
