| 研究課題/領域番号 |
25330357
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| 研究機関 | 宇部工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
三谷 芳弘 宇部工業高等専門学校, 制御情報工学科, 教授 (30321227)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | コンピュータ支援診断 / 胸部高分解能CT画像 / びまん性陰影 / 医用画像処理 / 画像認識 |
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| 研究実績の概要 |
胸部高分解能CT画像から異常陰影を高精度に自動検出する方法を検討している。より高精度な異常陰影自動検出のため、「局所ヒストグラム特徴」と「局所スライス特徴」とを組み合わせた特徴を検討する。相異なる特徴を組み合わせることにより識別性能が改善することが期待される。すなわち、濃淡情報を反映した「局所ヒストグラム特徴」と、形状情報を反映した「局所スライス特徴」とを組み合わせることにより、さまざまなタイプの異常陰影に対応可能と期待される。ここでは、異常陰影の識別方法について、２つの相異なる特徴の組み合わせ方の検討が課題となる。研究実績としては、別の医療画像において、異なる種類の特徴である高次局所自己相関特徴を検討した。ヒストグラム特徴もスライス特徴も、特徴の取り方としては直感的なものである。一方、高次局所自己相関特徴は、画像認識の分野において、数学的・理論的な取り扱いに優れ、テクスチャ認識等のパターン認識問題に対し有効性の示されている手法として知られている。これは、画像の中の局所的な特徴に注目した手法である。別の医療画像のパターン認識問題に対し、いくつかの画像処理手法と組み合わせた高次局所自己相関特徴を用い、その有効性を示した。高次局所自己相関特徴をそのまま用いるだけではうまくゆかず、いくつかの画像処理を組み合わせることにより、有効性を示すことに成功した。また、拡張タイプの高次局所自己相関特徴も検討した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
胸部高分解能CT画像から異常陰影を自動検出するために、「局所ヒストグラム特徴」と「局所スライス特徴」とを組み合わせた特徴を検討することが課題であった。しかしながら、別の特徴を検討するなど、特徴の高精度化を模索したため、やや遅れている。
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| 今後の研究の推進方策 |
胸部高分解能CT画像から異常陰影を自動検出するために、２つの特徴「局所ヒストグラム特徴」と「局所スライス特徴」との組み合わせ方について検討する。相異なる２つの特徴の組み合わせ方については、さまざまな方法が考えられる。特徴への重み付けや特徴の正規化等の検討を引き続き行う。また、特徴の高精度化について、別の特徴、高次局所自己相関特徴の適用も検討する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
旅費への計上が低調であった。すなわち、国際会議等への発表が少なかったのが原因と考える。
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| 次年度使用額の使用計画 |
最終年度であるため、研究成果を上げるべく研究に打ち込み、国際会議等への発表や学術雑誌への投稿を活発に行う。
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