医学的知見を取り入れた内視鏡画像の認識とその臨床への応用

融合医学知识的内窥镜图像识别及其临床应用

• 批准号: 14J00223
• 负责人: 平川 翼
• 金额: $ 1.6万
• 依托单位: Hiroshima University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for JSPS Fellows
• 财政年份: 2014
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2014-04-25 至 2017-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-14J00223/
• 关键词: 内視鏡画像認識; NBI内視鏡; 領域分割; tree of shapes; mathematical morphology; Tree of shapes; 内視鏡動画像認識; パーティクルフィルタ; ディリクレ分布; 焦点ぼけ情報

今年度は前年度に引き続き内視鏡画像全体を認識するための手法の開発に従事した．前年度にtree of shapesと呼ばれる階層的な画像の表現方法を用いた領域分割手法を検討したが，望ましい結果を得ることができなかった．この手法ではtree of shapes中の全てのノードで生成したヒストグラム特徴量を識別し，対応する画素または微小領域へ識別結果を割り当てることで，領域分割を実現しようと試みている．しかし，この方法では葉ノードに近い小さな領域に対応しているノードにおいて十分な識別性能を持つ特徴量を生成することが難しい．そのため，誤識別を起こしてしまい，不十分な領域分割結果を生成してしまうと考えられる．そこで，上記の問題を考慮・改善することで高精度な領域分割を行う手法を開発した．tree of shapes中の葉ノード付近の小さな領域に対応するノードでは，十分な数のblob特徴量が無いために識別的な特徴量を生成することができず，誤識別の原因となると考えられる．そこで本手法では，tree of shapes中のすべてのノードの内，領域分割に有効とされる識別的なノードのみを選択・識別することで領域分割を実現する．識別的なノードを選択するためのパラメータとして，各ノードの面積に対する閾値を定義する．上記の手法を同時最適化問題として定義し，学習画像から領域分割に最適な閾値を求め，領域分割を実現する．以上の結果をまとめ医用画像関連の国際会議にて発表し，画像認識関連の論文誌へ投稿した（現在査読中）．

This year's annual introduction of endoscopic images to the whole understanding of the development of the technique In the past, the tree of shapes and the expression method of the hierarchical image were discussed by using the method of domain segmentation, and the results were obtained. This method is used to identify the entire tree of shapes and to generate the feature of the tree of shapes, and to identify the result of the small pixel domain. This method is very difficult to generate in the near small domain. The result of domain segmentation is not very good. The above problems should be considered and improved. The method of high-precision domain segmentation should be developed. The tree of shapes should be close to the leaf and the small domain. The blob features should be generated without identification. The reasons for misidentification should be examined. In this method, the tree of shapes is divided into two parts: the tree of shapes is divided into three parts: the tree of shapes is divided into two parts: the tree of shapes is divided into three parts: the tree of shapes is divided into two parts: the tree of shapes is divided into three parts: the tree of shapes is divided into two parts: the tree of shapes is divided into three parts: the tree of shapes is divided into three parts: the tree of shapes is divided into two parts: the tree of shapes is divided into three parts: the tree of shapes is divided The threshold value for the area of each target is defined. In the above note, the method of simultaneous optimization problem is defined, and the optimal threshold value of domain segmentation is calculated. The above results were presented at an international conference on medical imaging, and papers on imaging recognition were submitted (currently under review).

项目成果

大腸NBI拡大内視鏡映像のリアルタイム認識システムの構築

结肠NBI放大内镜图像实时识别系统的构建

• 发表时间: 2014
• 作者: 園山昌司;平川翼;玉木徹;Bisser Raytchev;金田和文;小出哲士;小南陽子;吉田成人;田中信治
• 通讯作者: 田中信治

Defocus-aware Dirichlet particle filter for stable endoscopic video frame recognition

• DOI: 10.1016/j.artmed.2016.03.002
• 发表时间: 2016-03
• 期刊: Artificial intelligence in medicine
• 影响因子: 7.5
• 作者: Tsubasa Hirakawa;Toru Tamaki;B. Raytchev;K. Kaneda;T. Koide;S. Yoshida;Y. Kominami;Shinji Tanaka

Discriminative Subtree Selection for Texture Segmentation

纹理分割的判别子树选择

• 发表时间: 2016
• 作者: Tsubasa Hirakawa;Toru Tamaki;Bisser Raytchev;Kazufumi Kaneda
• 通讯作者: Kazufumi Kaneda

Computer-aided diagnosis of colorectal polyp histology by using a real-time image recognition system and narrow-band imaging magnifying colonoscopy

• DOI: 10.1016/j.gie.2015.08.004
• 发表时间: 2016-03-01
• 期刊: GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY
• 影响因子: 7.7
• 作者: Kominami, Yoko;Yoshida, Shigeto;Chayama, Kazuaki
• 通讯作者: Chayama, Kazuaki

A Real-Time Feature Transformation Method for Colorectal Endoscopic Images toward Computer-Aided Diagnosis

一种面向计算机辅助诊断的结直肠内窥镜图像实时特征转换方法

• 发表时间: 2016
• 作者: Takumi Okamoto;Tetsuhi Koide;Anh-Tuan Hoang;Tatsuya Shimizu;Koki Sugi;Toru Tamaki;Tsubasa Hirakawa;Bisser Raytchev;Kazufumi Kaneda;Shigeto Yoshida;Hiroshi Mieno;Shinji Tanaka
• 通讯作者: Shinji Tanaka