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ロボットビジョンによるシネ表示CT動画像からの腫瘍性病変自動診断

使用机器人视觉从电影显示的 CT 视频图像中自动诊断肿瘤病变

基本信息

批准号：
17032006
负责人：
八木哲也
金额：
$ 5.31万
依托单位：
Osaka University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
财政年份：
2005
资助国家：
日本
起止时间：
2005 至 2006
项目状态：
已结题

项目摘要

CT画像の診断では、生成した横断像を連続的に表示して動画として映写し(シネ表示)、医師が3次元イメージを読影することによって病巣の有無を判断することが有効である。この医師の診断を補助できる画像解析装置(ロボットビジョン)を開発するため本年度は以下の研究を行った。1.本課題は、従来の画像処理システムとは異なるアーキテクチャをもった新しい画像処理システムの開発である。ただしこの画像処理システムは、あくまで前処理と中間処理に関わるものである。本システムにより病変部認識を行う場合、本領域に参加する専門家が開発した知的診断アルゴリズムに本システムを接続できるようにすることが重要と考えられる。そこで本領域で開発が進んでいるプラットフォームとの融合を図るために、昨年度までに開発したシステムとPCをイーサネット経由で接続するためのインターフェイスを開発した。2.昨年度までの中間処理アルゴリズムを発展させ、ラプラシアン-ガウシアンフィルターに加え、ガボール関数型のフィルターをFPGAおよびアナログ回路に実装した。このフィルターを用いて、CT画像中の血管などの細長い陰影を抽出することが可能になった。3.本特定領域で配布されたCT画像を用いて、開発されたシステムの前処理および中間処理の性能評価を行った。その結果、シネ表示画像から実時間で、エッジ強調、エッジのコントラスト、エッジの移動方向を抽出できることを確認した。また腫瘍のような比較的同心円状に現れる陰影と血管のような細長い陰影を区別することができた。今後の課題は、これらの特徴量をLANインターフェイスによってPCへと転送し、パターンマッチングなどの手法を用いて、より高度な診断ができるシステムへと発展させることである。

CT imaging diagnosis, generation, and cross-section of the image are linked to the animation, reflection, and physician to the three-dimensional image, and the presence or absence of disease is determined. This year, the following research was conducted on the development of a diagnostic aid system for physicians. 1. The subject of this paper is the development of new image processing systems. This is the first time I've ever seen a picture of myself. The diagnosis of this disease is important for the understanding of the disease and the participation of the family in this field. This is the first time in the history of the development of this field that the development of the integration of the Internet and the Internet and the development of the integration of the Internet and the Internet. 2. Last year, the intermediate processing circuit was developed, and the circuit was installed in FPGA. The blood vessels in CT images can be extracted from the long and thin shadows. 3. Performance evaluation of pre-processing and intermediate processing of CT images distributed in this specific field The result shows that the image is displayed at the time, the emphasis, the movement direction and the extraction direction. The color of the blood vessels is different from that of the blood vessels. In the future, the problem is that the characteristic quantity of LAN should be used for PC transmission and high diagnosis.