| 研究課題/領域番号 |
17K00252
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| 研究機関 | 中部大学 |
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研究代表者 |
岩堀 祐之 中部大学, 工学部, 教授 (60203402)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| キーワード | コンピュータビジョン / Shape from Shading / 内視鏡画像 / CNN / 血管検出 / ポリープ検出 / 細胞画像 / 良性・悪性分類 |
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| 研究実績の概要 |
内視鏡画像のポリープの大きさと形状復元のために縫合糸が水平面に存在しているところを推定し，その情報をもとに，反射係数を推定，新たに１枚の画像からポリープの大きさと形状を推定する手法を提案し，ジャーナル論文に投稿・発表するとともに，縫合糸がない状態に対しても，縫合糸の代わりに血管を対象として，血管の候補をU-Netで検出する手法の研究をはじめ，血管と内壁との傾きの連続性を仮定して，大きさと形状を復元する方法を提案し，国際会議にて発表した．これまで画像２枚を前後移動する手法でポリープの大きさと形状を復元する手法を検討したが，さらに画像１枚で幾何学的な拘束条件を用いて同様なことを実現する手法を開発した．
また，ポリープの良性・悪性の分類に関しては，白色光源画像，染色液画像，NBI（Narrow Band Image)の３種類からなる画像を学習データとして用いることでCNNでの特徴抽出，SVMでの良性・悪性の２クラス分類を行う方法をベースに，投票処理により判定精度を向上させる方法を発表し，国際会議に投稿している段階である．別途ポリープの良性・悪性の状態を自己組織化マップでクラスタリングを行うことで医師の判断の支援をするための研究を行い，パターン認識系国際会議で発表を行った．
顕微鏡細胞画像からの細胞核の検出とさらに良性・悪性の分類に関する研究では，機械学習での特徴抽出により細胞核ごとに検出する方法をもとに，CNNで特徴抽出，SVMでの判定を行う手法を開発し，国際会議に投稿した段階である．別途細胞核の抽出をU-Netを拡張した方法で検出する手法のほか，後にCNNで核小体を検出して良性・悪性を判定する手法を国際会議に投稿した段階である．
１年目の成果をもとに具体的に論文に仕上げた段階で順調に研究を進めたが，医療現場での診断支援システムに反映させて研究成果を貢献するよう準備段階にある．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の目的に基づいて検討を行いながら内視鏡画像の血管を用いたポリープの大きさと形状復元，３種類の内視鏡画像を用いたポリープの良性・悪性の分類，細胞画像に存在する細胞核の良性・悪性の分類に関する研究を遂行することにより，得られた知見と結果に関する研究発表を行った．
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| 今後の研究の推進方策 |
内視鏡画像とポリープ検出・分類に関する研究では，CNNでの全結合層での情報量として３種類の内視鏡画像の入力においてどの層が特徴抽出に有効であるかをもとに研究を進め情報量と特徴抽出の関係を明らかにする予定である．
現状では陥凹型のポリープなど事例が少なく，CNNで学習データが十分に用意出来ないため検出と判定が困難なケースもあり，これらについても継続課題である．
別途．血管構造解析を利用してより頑健なポリープの復元手法を検討するとともに，実際の医療現場で総合的な内視鏡診断支援システムを目指して研究を進め，方法論とともに評価を行い，現場での打ち合わせを通してフィードバックをする予定である．
細胞画像の検出と細胞の良性・悪性の分類についても病理診断の精度を上げるために学習データを増やして研究を進める予定である．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
内視鏡画像のポリープに関する研究と並行して細胞画像の分類に関する研究を行ったが，その研究成果の発表の機会として適切な会議を探していたところ年度末が近づくとともになくなり，研究成果を発表する機会を次年度の国際会議に延期したことから，必要な予算を次年度に繰り越ししたことによる．
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