研究課題
本研究は、消化管腫瘍の内視鏡画像をコンピュータによって解析を行い、病理組織診断との間に関連の強い定量的な数値をリアルタイムで医師に提示することを目的としている。大腸腫瘍に関する検討ではNarrow Band Imaging (NBI)拡大内視鏡観察画像に対しリアルタイムソフトウェア画像認識システムで臨床での検討を行い大腸ポリープの腫瘍、非腫瘍の鑑別に有用であることを証明した。また、内視鏡画像の領域分割においてはSupport Vector Machine (SVM)とMarkov Random Field (MRF)を用いた認識において有用性を示し、36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC2014)にて報告した。ハードウェア実装化に関しては、特徴量変換の高速化に関する検討を行い、次元を減少させても精度の低下が少ないことを証明しIEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS2014)で報告した。また、ハードウェアによる領域分割においては3 class認識を2 class認識の2階層化で行う検討を行い、その有用性を12th IEEE Asia Pacific Conference on Circuits and Systems(APCCAS 2014)で報告した。胃癌においては新たに開発されたBlue LASER Imaging(BLI)を用いて定量化を行った。Blue LASER Imaging(BLI)拡大内視鏡画像による検討では胃癌部と非癌周囲部、微小発赤部との間に有意差を認めた。本結果はAmerican Society for Gastrointestinal Endoscopy (ASGE) 2014 (DDW2014)で報告を行い、J Clin Gastroenterol 2014年度版に掲載された。
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J Clin Gastroenterol
巻: 49 ページ: 108-115
10.1097/MCG.0000000000000104.
http://home.hiroshima-u.ac.jp/yoshida7/