講演抄録/キーワード |
講演名 |
2016-01-19 16:41
腹腔鏡手術止血支援システム構築に向けた出血領域実時間特定法の開発 ○岡本尚之・大西 峻・川平 洋・羽石秀昭(千葉大) MI2015-106 |
抄録 |
(和) |
腹腔鏡手術は, 術後疼痛が少なく早期の社会復帰が可能な一方, 視野の狭さや出血による視認性の低下から出血点の探索が困難となる. 我々は, 出血領域の強調表示, 出血フレームの提示の2点を新たな止血支援として提案する. 本研究は, 腹腔鏡手術において出血フレームを検出し提示する止血支援システムの構築を目的とする. 本稿では, 機械学習に基づく出血領域検出手法を提案する. 各画素のRGB, HSV値から3種の特徴量を抽出し, サポートベクターマシンによる出血画素, 非出血画素の分類をリアルタイムに実行した. 提案手法を腹腔鏡手術動画5例に適用した結果, 95%以上の検出精度, 処理時間5-10ms/frameを達成した. |
(英) |
Laparoscopic surgery can reduce the size of a surgical wound and lead to faster recovery. It is difficult, however, to find bleeding points because of lower visibility due to the bleeding and the narrow field of view in the laparoscope. We propose a method for hemostasis support in laparoscopic surgery using highlighting of blood regions and presenting bleeding frames in laparoscopic images. We aim to develop a hemostasis support system that can detect bleeding regions and present their laparoscopic image frames to surgeons. In this paper, we propose a bleeding detection method based on a machine learning technique. Three feature amounts are calculated from RGB value and HSV value at each pixel and the pixel is classified as either a bleeding pixel or a non-bleeding pixel by a support vector machine (SVM) in real time. When the proposed method was applied to the five laparoscopic motion pictures, more than 95% accuracy was achieved. Processing time was 5 - 10 ms/frame. |
キーワード |
(和) |
腹腔鏡手術 / 出血検出 / 機械学習 / Support vector machine / / / / |
(英) |
Laparoscopic surgery / Bleeding detection / Machine learning / Support vector machine / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 115, no. 401, MI2015-106, pp. 157-160, 2016年1月. |
資料番号 |
MI2015-106 |
発行日 |
2016-01-12 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2015-106 |