1 0 0 0 OA 人工的病変画像を用いたCNNによる転移性肝がん検出手法
- 著者
- 小西 孝明 道満 恵介 縄野 繁 目加田 慶人
- 出版者
- 日本医用画像工学会
- 雑誌
- Medical Imaging Technology (ISSN:0288450X)
- 巻号頁・発行日
- vol.37, no.1, pp.46-50, 2019-01-25 (Released:2019-01-31)
- 参考文献数
- 6
現在,肝がんは専門の知識や経験をもった読影医の目視で診断がなされており,読影医の負担となっている.そのため,機械学習等を用いた読影支援が望まれている.機械学習においては,一般に多くの症例画像が必要となるが,大量に集めることは困難である.そこでわれわれは,症例不足を補うことを目的とし,健常症例に対して病変を合成することで人工的に症例画像を生成することに取り組んできた.本論文では,形状や大きさ,コントラストが異なるさまざまな見え方の人工病変画像を生成し,CNNの性能向上に有効な画像の生成法を提案する.生成した病変画像を学習データとして実病変画像と併用し,検出器を構築した.20症例に対する検出実験の結果,従来手法より検出精度が向上することを確認した.
1 0 0 0 OA 食事アセスメントのための食品容量と重量との換算係数(容量密度)に関する研究
- 著者
- 今枝 奈保美 道満 恵介 目加田 慶人
- 出版者
- 東海公衆衛生学会
- 雑誌
- 東海公衆衛生雑誌 (ISSN:2187736X)
- 巻号頁・発行日
- vol.6, no.1, pp.60-69, 2018-07-07 (Released:2018-12-01)
- 参考文献数
- 18
目的 食事アセスメントの標準化を目的に,食品・料理の容量(かさ)を重量に換算する係数(容量密度)の状況を明らかにする。容量密度は,現在の日本の食品成分表には収載されていない。方法 米国とニュージーランドの食品成分表を対象に,栄養量が容量当たりで示されている食品を検索し,食品の容量密度(g/cm3)を観察した。容量の単位はカップ,液量オンス,大さじ,小さじ,ミリリットルとした。結果 米国の食品成分表では,容量密度の出現率は42%(8,257食品中3,476食品),ニュージーランドの出現率は92%(2,631食品中2,423食品)であった。容量密度の最頻値は1.0で,0.2と0.6にも山があり,容量密度が低値(0.1~0.2程度)は朝食用シリアル,ポテトチップス等で,容量密度が高値(1.3)だったのは蜂蜜,シロップ等であった。同じ食品であっても野菜やチーズ,肉料理は切り方や物理的な形状によって容量密度が異なっていた。結論 容量密度は両国間の誤差があったが,汁物やステーキ肉,魚,果物など容量に隙間のない食品は1.0,約2cm角の具材で容量に隙間がある料理は0.6~0.8前後,線キャベツのようにふんわりと粗の状態は概ね0.3と見積もること等が示唆された。食事の容量は写真からも把握できるので,食事アセスメントをする時は標準化した容量密度を整備しておくと便利であろう。
1 0 0 0 適応的特徴選択を用いた長時間放送映像からの高速な繰り返し区間検出
- 著者
- 野田 和広 高橋 友和 井手 一郎 目加田 慶人 村瀬 洋
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2006, no.25, pp.367-372, 2006-03-17
- 参考文献数
- 10
本報告では,特定ジャンルの長時間放送映像から繰り返し区間を高速に検出する適応的特徴選択手法について述べる.長時間の放送映像には,CM やロゴ,重要なニュースなど,多くの繰り返し区間が存在する.これらを全て検出するためには,2 乗オーダで計算量が増加する繰り返し照合処理が必要となる.我々はこれまでに,低次元に圧縮した特徴空間内での繰り返し照合で候補を絞り込むことにより,計算量を抑制する手法を提案してきた.この手法により,長時間の一般放送映像からの繰り返し区間の検出を高速化できたが,固定された画面構成が多いジャンルの映像に適用した際に,低次元繰り返し照合による絞り込みの効果が小さかった.そこで本報告では,放送映像のジャンルに応じて適応的に画素を選択して特徴量を作ることにより,絞り込みの効果を向上させる手法を提案する.実験では5 つのジャンルの映像に対して,提案した画素選択法を用いた低次元繰り返し照合を行った.その結果,エントロピーを用いた画素選択法により,固定された画面構成が多いジャンルの映像における絞り込み効果の向上を確認した.In this paper, we propose an adaptive feature selection method to retrieve every single pair of repetitive segments in a long broadcast video stream whose genre is specified. We have previously proposed a fast retrieval method which narrows down the candidates of repetitive segments that need to be compared in detail, by an iterative comparing process in the compressed feature space. The computation time was actually cut down when this method was applied to a general broadcast video stream. However, when this method is applied to a video in which the composition of part of the picture is consistent, it did not always narrow down the candidates sufficiently. This report proposes a method to narrow down the candidates further by adaptively selecting pixels that represent the difference between segments according to the genre of the video stream. The result of an experiment showed that the method which selects the pixels by the entropy between frames narrows down the candidates best.
1 0 0 0 OA 時間と空間に関する膨大な履歴情報を活用した超低品質画像の認識
1 0 0 0 前立腺摘出標本画像に基づく仮想針生検システムの評価
- 著者
- 福嶋 慶繁 出口 大輔 目加田 慶人 森 健策 村瀬 洋 鳥脇 純一郎 野口 正典
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.104, no.91, pp.29-34, 2004-05-21
- 参考文献数
- 5
本稿では,前立腺摘出標本画像を用いた前立腺針生検シミュレーション結果と,従来行ってきたX線CT像へ仮想的な病変を埋め込んだ場合の生検結果との比較を行う.前立腺針生検とは,前立腺に生検針を刺し組織を採取する組織診断法である.前立腺針生検では,病変組織を確実に採取しかつ患者への負担の少ない生検手法が求められる.そこで,101症例の前立腺摘出標本画像から作成した仮想前立腺に対して針生検シュミレーションを行い生検手法の評価を行う.利用した前立腺摘出標本は3mm間隔でスライスされた前立腺の断面画像に対し医師が病変部を示したものであり,その断面画像より前立腺を再構成したものが仮想前立腺である.作成した仮想前立腺に対して仮想針生検を行い,各生検手法の病変検出率と病変採取体積を評価した.実験の結果,病変検出率は,従来のX線CT像を用いた結果との相関値が0.77と非常に強い正の相関があり,X線CT像に対して仮想的に病変を発生させた仮想前立腺の有効性を確認した.
1 0 0 0 OA 医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化
- 著者
- 小畑 秀文 増谷 佳孝 佐藤 嘉伸 藤田 廣志 仁木 登 森 健策 清水 昭伸 木戸 尚治 橋爪 誠 目加田 慶人 井宮 淳 鈴木 直樹 縄野 繁 上野 淳二
- 出版者
- 東京農工大学
- 雑誌
- 新学術領域研究(研究領域提案型)
- 巻号頁・発行日
- 2009-07-23
本申請課題においては、5年間にわたる研究成果のとりまとめと、研究成果を社会・国民に発信することの2つが目的であった。第一の目的である研究成果のとりまとめにおいては、計算解剖学の目的、研究組織、計画班および公募班それぞれの研究成果(著書・論文のリスト、特許を含む)と共に、計算解剖学という新たな領域としての状況、計算解剖学主催による学術研究集会およびアウトリーチ活動、諮問委員による研究評価、などを含め、研究成果報告書として取りまとめて印刷・製本した。また、同報告書の内容に研究成果をより理解しやすいように一部の動画をも含めてCDも作成した。これらは関係研究機関に配布した。第二の目的である研究成果の社会・国民への発信に関しては、2つの取り組みを行った。一つは、「3Dプリンタで臓器モデルを作ろう!」と題した中学・高校生向け講座である。これは日本学術振興会主催の「ひらめき☆ときめきサイエンスプログラム」の一つとして2014年8月21、22日の2日間にわたって名古屋大学にて開催したもので、CT画像から臓器を抽出し、それを3Dプリンタで打ち出すまでを体験させた。次代を担う世代に計算解剖学の成果の一端を分かりやすく紹介したものである。二つ目は東京農工大学にて開催した「計算解剖学」最終成果報告シンポジウムである。計算解剖学プロジェクトで新たに開発された基礎から応用(診断・手術支援)までの研究成果を関連分野で活躍する研究者・技術者に対して広く紹介した。また、専門的・学術的な立場から計算解剖学の現状評価と今後の方向性や課題を議論し、次のステップへの礎とした。
- 著者
- 江間 慎弥 森 健策 北坂 孝幸 目加田 慶人 井手 一郎 村瀬 洋 高畠 博嗣 森 雅樹 名取 博
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. MI, 医用画像 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.104, no.580, pp.163-168, 2005-01-15
- 被引用文献数
- 13
本稿では気管支枝名対応付け手法において、分岐パターンと枝の走行方向に基づいた気管支枝モデルの選択法について述べる。従来法は3次元胸部X線CT像から抽出した気管支枝に対し、あらかじめ用意した複数の気管支枝のモデルを部位ごとに走行方向の差異を平均して評価し、最適モデルを選択して解剖学的名称を対応付けた。しかし、差異の平均を評価しているため部分的に分岐パターンの異なるモデルを選択するという問題点があった。提案手法では枝の分岐ごとに分岐パターンを調べ、モデルを対応付けの候補からふるい落としていく。また、右上葉支では区域支の走行方向を利用してモデルをふるい落とした後、モデルの選択を行う。これにより、より最適なモデルを選択し、枝名対応付けの精度の向上を図る。我々は提案手法を25例の胸部CT像から抽出した気管支枝に対して適用した。その結果、全ての部位において対応付けの精度が向上し、90%の枝に正しい枝名を対応付けることができた。
1 0 0 0 OA 3次元画像解析に基づく写真法による食事調査の定量評価
1 0 0 0 OA 大規模仮想化人体データベースの構築とその認識理解に基づく診断治療の融合的支援
本研究課題では大規模仮想化人体データベースを構築し、それを基に医用画像の認識理解を行うことで、診断や治療を融合的に支援する手法を検討する。特に、大規模仮想化人体データベースに基づいた新しい医用画像認識理解手法について取り組む。本研究では、600例程度の仮想化人体データベースを構築した。また、仮想化人体データベースを利用して、臓器形状の差異を画像クラスタリングを利用して分類し、その結果を用いて腹部CT像から主要臓器を認識理解する手法を実現した。さらに、その結果を内視鏡手術の診断治療支援に利用する方法を検討した。
- 著者
- 栗畑 博幸 高橋 友和 目加田 慶人 井手 一郎 村瀬 洋 玉津 幸政 宮原 孝行
- 出版者
- 一般社団法人電子情報通信学会
- 雑誌
- 電子情報通信学会技術研究報告. PRMU, パターン認識・メディア理解 (ISSN:09135685)
- 巻号頁・発行日
- vol.105, no.674, pp.55-60, 2006-03-10
本報告では車載カメラ映像から雨天時に現れる画像特徴を抽出し,それを用いた状況別降雨認識手法を提案する.車載カメラを用いた運転支援技術の一環として,撮影時刻や降雨量の異なる様々な状況において天候,特に降雨の認識を試みる.具体的にはフロントガラスに付着した雨滴により変化する画像特徴を,昼夜の状況に適した方法を用いて検出することによって降雨の認識を行う.昼間の映像の場合には,様々な形状の雨滴画像から主成分分析を用いてテンプレートを作成し,テンプレートマッチングにより雨滴を検出する.我々はこれまで画像中の空領域からの雨滴検出手法を提案してきたが,本報告では入力画像を複数フレームにわたって平均化することで,画像全体からの安定した雨滴検出を行う手法を提案する.また雨滴検出結果をフレーム間で照合することで,より精度の高い雨滴検出が期待される.夜間の映像の場合には,雨滴による散乱光を定量化する.撮影時刻や降雨量の異なる実映像を用いて実験を行った結果,昼間の場合,画像全体から適合率0.97,再現率0.51と,従来と同程度の検出精度が得られた.また夜間の場合,83%の降雨判定成功率が得られた.これらのことから提案手法の有効性を確認した.
1 0 0 0 運転支援のための車載カメラ映像による状況別降雨認識
- 著者
- 栗畑 博幸 高橋 友和 目加田 慶人 井手 一郎 村瀬 洋 玉津 幸政 宮原 孝行
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 情報処理学会研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM) (ISSN:09196072)
- 巻号頁・発行日
- vol.2006, no.25, pp.227-232, 2006-03-17
本報告では車載カメラ映像から雨天時に現れる画像特徴を抽出し,それを用いた状況別降雨認識手法を提案する.車載カメラを用いた運転支援技術の一環として,撮影時刻や降雨量の異なる様々な状況において天候,特に降雨の認識を試みる.具体的にはフロントガラスに付着した雨滴により変化する画像特徴を,昼夜の状況に適した方法を用いて検出することによって降雨の認識を行う.昼間の映像の場合には,様々な形状の雨滴画像から主成分分析を用いてテンプレートを作成し,テンプレートマッチングにより雨滴を検出する.我々はこれまで画像中の空領域からの雨滴検出手法を提案してきたが,本報告では入力画像を複数フレームにわたって平均化することで,画像全体からの安定した雨滴検出を行う手法を提案する.また雨滴検出結果をフレーム間で照合することで,より精度の高い雨滴検出が期待される.夜間の映像の場合には,雨滴による散乱光を定量化する.撮影時刻や降雨量の異なる実映像を用いて実験を行った結果,昼間の場合,画像全体から適合率0.97,再現率0.51と,従来と同程度の検出精度が得られた.また夜間の場合,83%の降雨判定成功率が得られた.これらのことから提案手法の有効性を確認した.In this paper, we propose a rainfall recognition method in various conditions from in-vehicle camera images using extracted image feature characteristic to rain. As a driver assistance system using an in-vehicle camera, we have been trying to recognize weather, espcially rainfall in various conditions. We recognize the rainfall by detecting the changes of image features caused by raindrops on the windshield, making use of different methods for day and night. In daytime, we make raindrop templates by principal component analysis from various raindrop images, and detect raindrops by template matching. We have previously proposed a raindrop detection method from the sky region in the image. Int this paper, we propose a method that detects raindrops from the whole image by averageing multiple input images. In addition, higher accuracy of raindrop detection is expected by matching the detected raindrops between frames. In nighttime, we propose a method that quantifies lights reflacted by raindrops. As a result, the same detection accuracy with number of the previous method was obtained (precision rate 0.97, recall rate 0.51) for daytime without restricting the target region. In nighttime, we obtained a the success rate of 83% rainfall judgment. E?ectiveness of this technique was shown from these results.