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講演抄録/キーワード
講演名 2018-11-06 10:40
符号化欠損領域の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断における改善と効率的な分類器パラメータの適用
河畑則文名大)・中口俊哉千葉大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 従来の人間の眼による判断に加えて,人工知能を積極的に活用した画像診断システムの開発が進められている.特に,腹腔鏡手術を始めとする外科手術支援を実現するには,情報工学,医工学の立場から,画像処理技術に基づく自動的な診断が必要である.医用画像における符号化欠損や劣化は工学的な画像と比べ,定量的な判断及び評価が難しく,客観的な符号化画質だけでなく,人間の視覚特性を考慮した色情報,そして,得られた画像情報に関して分類器パラメータを適用して,適切な画像診断を検討していく必要がある.本研究では,まず,内視鏡を用いて取得した腹腔鏡動画像からフレーム静止画像として切り出した画像のある領域において,H.265/HEVC符号化を行い,どの程度であれば検出可能かをPSNRにより判断した.次に,視覚の空間周波数特性を考慮しているS-CIELAB色空間を用いて,色情報の解析を行った.最後に,分類器パラメータを効率的に適用し,医用画像診断に関する考察を行った. 
(英) In addition to judgment by human eyes up to the present, it is advanced for R&D of diagnostic imaging systems by using artificial intelligence positively. Particularly, from informatics, medical engineering field, it is needed for the automatic diagnosis based on image processing to achieve laparoscopic surgery support. Compared to images in the engineering field, it is difficult in the medical images for quantitative judgment and assessment of the coded defect and degradation. Therefore, we also need to consider color information including human visual characteristics and the application of classifier parameter for image information. In this study, first we judged using PSNR whether we can detect the coded defect or not after processing of H.265/HEVC for the certain region in frame images cut from laparoscopic video acquired using endoscopy. Next, we analyzed color information using S-CIELAB color space. Finally, we applied classifier parameter effectively, and discussed for medical image diagnosis.
キーワード (和) PSNR / S-CIELAB色空間 / CIEDE2000 / サポートベクターマシン / / / /  
(英) Peak Signal to Noise Ratio / S-CIELAB Color Space / CIEDE2000 / Support Vector Machine / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 286, MI2018-42, pp. 21-26, 2018年11月.
資料番号 MI2018-42 
発行日 2018-10-30 (MICT, MI) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 MICT MI  
開催期間 2018-11-06 - 2018-11-06 
開催地(和) 兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス 
開催地(英) University of Hyogo 
テーマ(和) ヘルスケア・医療情報通信技術,医用画像,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2018-11-MICT-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 符号化欠損領域の自動検出を想定した腹腔鏡画像の色情報解析と医用画像診断における改善と効率的な分類器パラメータの適用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improvement of Laparoscopic Color Image Diagnosis for Automatic Detection of Coded Defect Region and Application of Effective Classifier Parameter 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) PSNR / Peak Signal to Noise Ratio  
キーワード(2)(和/英) S-CIELAB色空間 / S-CIELAB Color Space  
キーワード(3)(和/英) CIEDE2000 / CIEDE2000  
キーワード(4)(和/英) サポートベクターマシン / Support Vector Machine  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 河畑 則文 / Norifumi Kawabata / カワバタ ノリフミ
第1著者 所属(和/英) 名古屋大学 (略称: 名大)
Nagoya University (略称: Nagoya Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中口 俊哉 / Toshiya Nakaguchi / ナカグチ トシヤ
第2著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
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講演者
発表日時 2018-11-06 10:40:00 
発表時間 20 
申込先研究会 MI 
資料番号 IEICE-MICT2018-42,IEICE-MI2018-42 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.285(MICT), no.286(MI) 
ページ範囲 pp.21-26 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-MICT-2018-10-30,IEICE-MI-2018-10-30 


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