モルフォロジ演算の性質を持つ混合分布推定アルゴリズムと乳がん自動診断システム

具有形态学运算性质的混合分布估计算法与乳腺癌自动诊断系统

• 批准号: 13750386
• 负责人: 萩原 義裕
• 金额: $ 1.54万
• 依托单位: Iwate University (2002)Tokyo University of Agriculture and Technology (2001)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• 财政年份: 2001
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2001 至 2002
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-13750386/
• 关键词: モルフォロジ; 混合分布推定; 乳がん; 自動診断; 構造要素; 医用画像; 画像処理システム; 画像理解; アルゴリズム; 画像処理; 肺がん

(1)アルゴリズム実現に用いるモデル画像のライブラリを増やすことにより、より高度な画像理解を実現し、その限界などの性質を明らかにした。具体的にはスケルトン距離関数として3次元形状判別のため特徴量として利用した。その結果、分類精度は大幅に向上するものの処理速度には未だ問題があり、高速化が必要であることを確認した。これを踏まえてモルフォロジ演算の高速化アルゴリズムを提案し、その有効性を確認した。(2)平成13年度の評価実験の結果を詳細に検討し、システムの性能向上に必要な点を明確にし、改良を施した。それを大規模データ(乳がんデータは国立がんセンター、新潟県立がんセンター、産業医科大、九州大学、富士写真フィルムから入手)や3次元データ(肺、肝臓、脳、心臓などのデータを国立がんセンターなどから入手)に適用し、システムの最終的な性能評価を行った。具体的には、X線像の経時変化検出に関する検討、ウェーブレット空間から求められる特徴を用いたマンモグラム上の微小石灰化像抽出システムの高度化への応用を行った。また、乳がん腫瘍影自動検出システムの前処理に、本手法の適用をこころみた。まず、前述の方法と人体のモデル画像のライブラリに基づき、入力された検診画像から悪性腫瘤などの候補となる領域抽出を行い、次に、抽出された候補領域に関し、形状やテキスチャーなどの情報に基づき悪性度の判定を行うシステムを開発した。350枚の悪性腫瘤画像を用いて実験したところ、従来システムに比べて誤検出率は低く抑えられ、有用性の高い自動診断システムを実現できることを確認した。

(1) ア ル ゴ リ ズ ム be practice while に い る モ デ ル portrait の ラ イ ブ ラ リ を raised や す こ と に よ り, よ り highly な portrait understand を be し, そ の limit な ど の nature を Ming ら か に し た. Specific に は ス ケ ル ト ン distance number of masato と し て three dimensional shape discriminant の た め, 徴 quantity と し て using し た. そ の results, classification accuracy は に sharply upward す る も の の 処 Richard speed に は no problem だ が あ り, quick running が necessary で あ る こ と を confirm し た. The <s:1> れを steps on the まえてモ フォロジ フォロジ フォロジ フォロジ calculation <s:1> high-speed ア ゴリズムを ゴリズムを proposal を and the そ <s:1> effectiveness を confirmation of た た. (2) pp.47-53 13 annual の evaluation 価 be 験 の results を detailed に beg し 検, シ ス テ ム の performance に な necessary point upwards を clear に し, improved を し た. Breast mass デ そ れ を ー タ (が ん デ ー タ は national が ん セ ン タ ー, niigata 県 made が ん セ ン タ ー, industry major medical, kyushu university, Fuji photo フ ィ ル ム か ら of) や 3 dimensional デ ー タ (routine lung, liver, 脳 is crucial, the heart な ど の デ ー タ を national が ん セ ン タ ー な ど か ら of) に し, シ ス テ ム の eventually な performance evaluation 価 を line Youdaoplaceholder0. Specific に は, X-ray like の 経 variations change 検 up に masato す る beg, ウ 検 ェ ー ブ レ ッ ト space か ら o め ら れ る, 徴 を with い た マ ン モ グ ラ ム の tiny calcification as spare シ ス テ ム の へ empirically の 応 line with を っ た. Youdaoplaceholder0, automatic 検 appearance of the image of the がん abscess システム, pre-treatment に, this technique is applicable to を ろみた ろみた ろみた ろみた. ま ず, method of the foregoing の と human の モ デ ル portrait の ラ イ ブ ラ リ に base づ き, into the force さ れ た 検 clinical picture か ら 悪 tumors な ど の alternate と な る spare に を い, time, drew さ れ た alternate field に masato し, shape や テ キ ス チ ャ ー な ど の intelligence に base づ き 悪 sex degrees の line judge を う シ ス テ ム を open 発 し た. 350 の 悪 tumors portrait を with い て be 験 し た と こ ろ, 従 シ ス テ ム に than べ て 検 out error rate low は く え suppression ら れ, usefulness の high い automatic diagnosis シ ス テ ム を be presently で き る こ と を confirm し た.

项目成果

古屋 早知子, 萩原 義裕, 清水 昭伸, 小畑 秀文, 縄野 繁: "特徴量選択による乳房X線像上の悪性腫瘤影判別能力の改善"電子情報通信学会論文誌D-II. (印刷中).

Sachiko Furuya、Yoshihiro Hagiwara、Akinobu Shimizu、Hidefumi Obata、Shigeru Nawano：“通过特征选择提高区分乳房 X 光照片上恶性肿瘤阴影的能力”IEICE Transactions D-II（出版中）。

Linlin Huang, Akinobu Shimizu, Yoshihiro Hagihara, Hidefumi kobatake: "Robust Face Detection Using a Modified Radial Basis Function Network"The Transactions of The Institute of Electronics, Information and Communication Engineers, Vol.E-D. (印刷中).

Linlin Huang、Akinobu Shimizu、Yoshihiro Hagihara、Hidefumi kobatake：“使用改进的径向基函数网络进行鲁棒人脸检测”电子、信息和通信工程师学会会刊，Vol.E-D（出版中）。