私が,国際会議に投稿した論文について説明します.
私の所属する研究室では,医用画像処理を始めとした,コンピュータビジョンの研究に取り組んでいます.
その中で私は,医師の診断のサポートになることを目的に,内視鏡で撮影された画像から,ポリープの大きさの推定及び,三次元での形状復元を行っており,愛知医科大学と共同で,研究を行っています.
ポリープの良性・悪性の判断の指標として,ポリープの大きさが挙げられ,大きさを推定するのは,医師でも困難だとされています.
そのため,ほとんどの内視鏡画像に含まれる,血管の情報を用いて絶対的な大きさを推定しました.
その中で,力を入れた点が2つあります.
それは,画像間のマッチングと血管の検出手法です.
対応付けについて
私の研究では,大きさの推定に複数の画像を使用したため,対応付けが必要ですが,内視鏡画像は,特徴量が得られにくいことが課題でした.
そこで,血管情報だけを用い,対応付けを行うことで,この課題を解決しました.
血管検出手法について
これまでは血管と内壁の輝度の差を用いた血管検出が行われてきましたが,影になっている部分などが原因で,うまくいかない場合が多かったが,ニューラルネットワークで学習を行うことで,精度の高い血管検出を実現しました.
画像処理や,機械学習について,とても興味があり,研究にも応用しています,
貴社の開発にも活かすことができるよう,より理解を深めて望みたいと考えています
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