高次元スキャンデータのための球被覆関数を用いた形状処理法

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【成果】高次元スキャンデータ画像を、高品質な微分特徴量を計算可能かつ少ないデータ量で表現する手法を開発し、システムの実装を行った。本表現法は、スキャン画像中の特徴面を検出し保持するため、特徴面が生体の組織間の境界面を意味する生体画像解析には特に有効である。また低解像度の画像を本表現法に変換し高解像度なサンプリングを行うことで、高解像度化も可能である。【手法】上述のデータ表現を実現するため、既存の球被覆関数を発展させ「エッジ付きサポート球の集合によるエッジ保存球被覆関数」を考案した。球被覆関数はスキャン画像を近似関数付き球の集合で被覆することで、データ全体の輝度値を近似する関数を得る手法である。全体の近似関数は球附属の近似関数に対しPartition of Unityと呼ばれる重み付き平均法により得た。従来の球被覆関数は近似という性質上特徴面が過剰に平滑化されるという問題があった。それを解決する為に輝度値の勾配を用いて特徴面を検出し、面で分離される領域に対し独立に近似することで特徴面の保持を実現した。【意義】高次元生体スキャン画像は一般にノイズが多く低解像度であり、直接画像処理を行うのは困難なため、現状では手作業による解析が行われている。本手法によりスキャン画像を高次の関数により表現することで、安定した微分特徴量を計算できるため、計算機による画像処理に基づく定量的解析が可能となる。したがって従来よりも信頼のおける客観的・定量的解析を行うことができると予測される。また安定した微分特徴量が得られるため、医学・細胞生物学的な意味付けを持つ解析的指標を提案につながると期待される。