研究課題
令和元年度は、昨年度に引き続き、以下の5項目について評価・検証を行い、より信頼性の高い診断支援システムのためのアルゴリズムとアーキテクチャの改良を実施した。(A)NBI拡大・非拡大内視鏡画像データ集積と臨床試験によるシステムの高精度化、(B)腫瘍NBI拡大内視鏡画像データベースの再利用を行う転移学習アルゴリズムの開発、(C)NBI非拡大内視鏡画像の定量化を行う画像診断システムの設計、(D)高精細な拡大・非拡大内視鏡画像をリアルタイム処理する診断支援アーキテクチャの開発、(E)FPGAプロトタイプシステム試作とNBI内視鏡動画像に対する臨床試験。特に、以下の4つの基盤技術を開発し、検証により改善できる見込みを得た。(1)局所・大域特徴量を融合した特徴抽出アルゴリズムとアーキテクチャの開発を行った。非拡大画像や高精細画像では、識別領域が広範囲に及ぶため、開発しているCNN特徴抽出による広範囲の病変部位等の構造に着目した大域特徴を抽出する手法を改良し、より信頼性の高い手法を検討した。(2)これまでに集積している内視鏡の動画像に対して、自動的に病変部をアノテーションする方法を検討し、得られた画像データを用いて学習することにより、動画像に対する識別精度の向上を目指す方式を検討した。(3)病変以外を除去し、病変部では識別率が高値となるようにするために、深層学習と機械学習を用いたタイプ識別部に対して、これまでに提案しているピラミッド型識別の新しいバリエーションを考案し、ハードウェア実装に向いた方式を検討した。(4)動画像の高速処理のために、新たに診察時のリアルタイム診断支援に適したインターレーススキャン方式による画像解析手法を考案し、病変部以外を処理の早い段階(階層)で検出・除外することで、処理データの削減とリアルタイム処理を実現する手法の基礎的な考察を行った。
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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IEEJ TRANSACTIONS ON ELECTRICAL AND ELECTRONIC ENGINEERING, INFORMATION AND SYSTEMS
巻: 139 ページ: 237-246
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