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本研究の目的は、3次元濃淡画像処理手順開発を支援するために、ユーザが抽出したいと思う画像特徴を直接3次元図形の形(サンプル図形)で例示すると、それに必要な具体的処理手順を自動生成する方法を実現することである。
本研究期間の前半では、本方法の知識ベースとなる3次元画像処理の基本手法ならびに基本手順を収集し、その評価を行った。後半では、その結果を基礎にして3次元画像処理手順の自動生成法の開発を行った。実際には、塊状図形、面状図形、および、線状図形抽出手順に対してそれぞれ個別の自動生成法を実現し、それらの能力を人工画像および実画像を用いて評価した。自動生成の基本的な流れは、(1)サンプル図形に基づく大まかな抽出手順の選択、(2)大まかな手順に基づく具体的手順の構築、および、(3)具体的手順の評価、からなる。とくに(2)では、処理時間を短縮するために、大まかな手順の要所要所に"期待画像"とよぶ一種の中間目標を自動的に設定し、その中間目標への近さを順に評価しながら具体的手順を構築していく。人工図形を用いた実験では、おおむね良好な結果が得られた。また、実際の3次元CT像を用いた実験でも、自動生成された手順によって少なくともサンプル図形に対応する部分は良好に抽出できることが確認された。
今後は、上記の成果を基礎にした3次元画像処理エキスパートシステムの開発が課題である。そのためには、多数例示されたサンプル図形から一つの共通手順を構築する方法、負のサンプル(抽出して欲しくないもの)が提示された場合の処理方法なども検討していく必要がある。
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