| 題名 | 癌診断支援のためのSIFT特徴量を用いた大腸拡大内視鏡画像の認識 |
| 著者 | 田淵 太一, *玉木 徹, 金田 和文 (広島大学大学院工学研究科), 竹村 嘉人, 吉田 成人, 田中 信治 (広島大学病院光学医療診療部) |
| Page | p. 463 |
| Keyword | 大腸拡大内視鏡, pit pattern, SIFT特徴量, 医用画像処理 |
| Abstract | 平成17年大腸癌の死亡者数は約4万人であり癌による死亡原因の第3位と大きな死亡原因となっている。その検査の方法として大腸拡大内視鏡治療がある。医療の現場では大腸拡大内視鏡を用いた診断法としてpit pattern診断が行われている。pitとは大腸管腔内への腺管の開口部のことであり、その形態をpit patternという。pit patternは�機銑垢泙任侶燭吠�類されている。しかしpit patternから型を推定するには熟練が必要であり、専門医でなければ判断が難しい。そのため病状レベルの推定をする診断支援システムが要望されている。そこで本研究では、内視鏡画像から病状を推定し医師の診断支援をするシステムの作成を目的として、局所特徴量を用いて型の判別を行う。 |
| 題名 | 多数の消波ブロックを撮影した動画像からの3次元形状の復元 |
| 著者 | *谷川 俊介, 玉木 徹, 一井 康二, 金田 和文 (広島大学大学院工学研究科) |
| Page | pp. 464 - 465 |
| Keyword | 3次元形状復元, 因子分解法, レジストレーション |
| Abstract | 日本は海岸線が多く、波浪による被害を消波ブロックで対策をしている。しかし、消波ブロックの配置が変わると、本来波が弱まって被害のない沿岸部においても波による被害が及ぶ。そのため、消波ブロックの維持管理のために各ブロックの配置状況の確認が必要となる。現在の配置状況の確認は多大な労働力がかかっているため、複数の消波ブロックに対する配置確認の自動化が望まれている。本研究では、消波ブロック群の配置状況を確認するため、ビデオカメラを用いて撮影した動画から消波ブロック群の3次元形状の復元を行うことを目的とする。3次元形状の復元手法として因子分解法を用いる。しかし、広範囲を撮影した動画では、通常の因子分解法を適用することができないため、動画を分割して因子分解法を適用し、最後に複数の形状を統合させる手法を提案する。 |
| 題名 | 医療用X線フィルムにおけるグリッド線除去法 |
| 著者 | *丸山 敏則, 山本 秀樹 (岡山大学) |
| Page | pp. 466 - 467 |
| Keyword | X線グリッド, グリッド線, 微小石灰化, 画像処理 |
| Abstract | マンモグラフィにおいてX線撮影装置の機構上フィルムに描出されるグリッド線は診断情報に悪影響を与えるものと考えられる．本研究では，グリッド線が発生する機構に基づいたグリッド線除去法を考え，画質を向上させるためにフィルタ処理を用いたディジタル画像処理技術の開発を試みた．最初にグリッド線の縞模様の濃度プロファイルにもとづいて，リプル成分を検出し，微小石灰化画像からリプル成分画像をサブトラクションした．次にフィルタ処理としてメディアンフィルタとVフィルタとを利用した． Vフィルタ後にメディアンフィルタ処理を施したものはリプル除去と同等に信号対雑音比が向上した．またグリッド線の周期的なノイズを表す周波数でのパワースペクトルの値はフィルタ処理によって減少した．我々の提案するフィルタ処理はX線画像におけるグリッド線除去に有効であることが判明した． |
| 題名 | デジタル画像中の図形の大きさ推定における誤差についての調査 |
| 著者 | *足立 悦三 (広島大学大学院 工学研究科) |
| Page | pp. 468 - 469 |
| Keyword | 円, 推定, デジタル画像, 誤差 |
| 題名 | 画像の学習に基づく姿勢推定手法の学習サンプル数と精度の関係性の検討 |
| 著者 | *奥川 裕之 (広島大学大学院工学研究科), 原田 健吾 (広島大学工学部), 玉木 徹 (広島大学大学院工学研究科), 天野 敏行 (奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科), 金田 和文 (広島大学大学院工学研究科) |
| Page | p. 470 |
| Keyword | 姿勢推定, EbC法, 推定精度 |
| Abstract | 本研究では，ある物体の見え方の違う画像を学習することで，その物体の姿勢を推定する手法の推定精度を検討する．見え方の違う画像を学習サンプルとし，推定したい画像と学習サンプルを比較することで，物体の姿勢を推定する．画像の学習による姿勢推定手法の精度は，学習サンプル数に依存している．よって，推定する際に重要となってくることは，どのくらいの枚数を学習サンプルとするかである．学習サンプルは少なくしたいが，どのくらいまで学習サンプルを減らして，精度良く姿勢推定できるかわかっていない．そこで，学習サンプル数と推定精度の関係を明らかにし，学習サンプル数の基準を作ることを，この研究の目的とする． |
| 題名 | MN符号による2値画像の為の符号化と復号 |
| 著者 | 常石 竜太, *増田 修, 相田 敏明 (岡山大学大学院 自然科学研究科) |
| Page | p. 471 |
| Keyword | MN符号, LDPCC, 画像 |
| Abstract | ノイズのある通信路において通信を行う際に有効な符号として，1960年代初頭にGallagerにより提案された低密度パリティチェック符号(LDPCC)がある．LDPCCではランダムに構成された非常に疎な検査行列を使って符号が定義される． 疎行列を用いるため，高速かつ高性能なサムプロダムト復号法を適用可能である． 本研究では，LDPCCの中でもMacKayとNealによって提案されたMN符号を2値画像の送受信に適した形へ拡張する．また，復号の際に2値画像の性質を取り入れることにより誤り訂正能力の向上を図る．これらを考慮した符号化とサムプロダムト復号法による復号をシミュレートし，結果を報告する． |
| 題名 | 平均場近似とベーテ近似の結合による多値画像修復 |
| 著者 | *大久保 禎之, 三宅 薫, 相田 敏明 (岡山大学大学院自然科学研究科) |
| Page | p. 472 |
| Keyword | 画像修復, 平均場近似, ベーテ近似 |
| Abstract | ノイズにより劣化された画像が与えられた時，その画像のみから元の画像を推定するという課題が画像修復問題である．我々の研究では，ベイズ推定の枠組みに従って画像修復モデルを構築するが，画像修復の性能は，その修復モデルが有するハイパーパラメータの推定精度に大きく依存する．ここで，パラメータ推定を高い精度で実現できる近似としてベーテ近似が知られているが，多階調の画像に適用するには計算量が多大であるという問題点がある．そこで我々の提案する方法では，計算量の削減を図るためにベーテ近似と平均場近似を組み合わせた近似方法を用いる．この近似方法による画像修復の為の解析と数値実験結果を報告する． |