研究課題
医療内視鏡の研究では,2枚の画像からグラフマッチングによって血管の分岐構造を解析,特徴点を抽出する研究を行った.また,点光源照明,透視投影のもとでアイコナール方程式の近似式に帰着させて形状復元する方法を開発した.これを用いて画像と形状を入力としてU-Netを複数用いて平坦型ポリープの候補を検出する研究のほか,Pix2Pixを用いて奥行き分布とともに自然な形のポリープの画像を生成する研究を行った。また、顕著性マップを用いてポリープを追跡する方法やポリープセグメンテーションをする方法ほか,局所的な形状情報に加えてテクスチャ特徴量として分類を高精度に行う方法を開発した。血管が内壁に沿って傾斜している場合にも水平面の状態に幾何学的補正を行いポリープの大きさを求める方法を開発した。さらにPyramid Vision Transformerにより血管検出精度を改善,広い幅の血管部位を用いてポリープの大きさ推定をする方法を研究した。ポリープの相対的奥行き分布とともにポリープを4種類の大きさに分類する手法を検討した。CT画像からのリンパ節の検出の研究ではスライス画像を用いて,ResNetアーキテクチャの修正U-Netモデルで関心ボリュームを生成、3D-CNNを用いて候補リンパ節の偽陽性を削減する方法を提案した.また,U-Netモデルで検出と分類を同時に行う方法を開発した。細胞画像の認識では,Ladder Netの手法をもとに Attention機構を加えることで,高精度な細胞核の検出を行う方法を研究した.細胞研究においては、腎臓細胞の糸球体を精度よくセグメンテーションするU-Netベースの手法として,少ない画像枚数で効率よく検出するMLP-UNet(Multi-Layer Perceptron U-Net)とともに,MLP-Mixerのエンコーダを取り入れたモデルを検討、評価を行った。
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すべて 国際共同研究 (3件) 雑誌論文 (13件) (うち国際共著 13件、 査読あり 13件、 オープンアクセス 11件) 学会発表 (20件) (うち国際学会 9件) 備考 (3件)
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