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講演抄録/キーワード
講演名 2020-11-04 15:50
[ショートペーパー]超解像を含むカラー腹腔鏡高精細動画像の品質評価に関する実験
河畑則文東京理科大)・中口俊哉千葉大MICT2020-19 MI2020-45
抄録 (和) 医用画像診断支援を考える上で,高精細ディスプレイ表示に関する高精細画像の品質評価は重要な要素の一つである.医用画像の部位の領域や病変などの認識や検出を行う場合では,静止画像やいくつかのフレーム画像の情報だけで判断するのは十分ではなく,より正確に画像内容や特徴量を把握するためには,動画像から得られる情報から画像品質を考えていく必要がある.本稿では,超解像を含むカラー腹腔鏡高精細動画像において,ビットレートを変化させ,画像品質に着目した場合に,フレーム間,ビットレート間に関して,PSNR, SSIMを用いることにより,客観的に評価実験を行い,医用画像の表示に関する考察を行った. 
(英) After considering medical image analysis support, it is one of importance factors to assess high-definition image quality for high-definition display. In case of processing recognition and detection of body region and lesion in medical images, it is not enough to judge the only information of still image or some frame images. To find out image content and characteristics more accurately, we need to consider image quality from information obtained by video. In this paper, in the case of changing bit rate and focusing on image quality for color laparoscopic high-definition video including super-resolution, we carried out the objective assessment experiment by using PSNR, SSIM among frame of image, bit rate of video. Finally, we discussed with regard to display of medical image.
キーワード (和) 腹腔鏡動画像 / SRCNN / ビットレート / H.265/HEVC / 動画像品質評価 / / /  
(英) Laparoscopic Video / Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN) / Bit Rate / H.265/HEVC / Video Quality Assessment / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 220, MI2020-45, pp. 60-61, 2020年11月.
資料番号 MI2020-45 
発行日 2020-10-28 (MICT, MI) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード MICT2020-19 MI2020-45

研究会情報
研究会 MICT MI  
開催期間 2020-11-04 - 2020-11-04 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 医用画像工学一般,ヘルスケア・医療情報通信技術 
テーマ(英) Medical imaging technology, healthcare and medical information communication technology 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 MI 
会議コード 2020-11-MICT-MI 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 超解像を含むカラー腹腔鏡高精細動画像の品質評価に関する実験 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Experimental Study on Color Laparoscopic High-Definition Video Quality Assessment Including Super-resolution 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 腹腔鏡動画像 / Laparoscopic Video  
キーワード(2)(和/英) SRCNN / Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN)  
キーワード(3)(和/英) ビットレート / Bit Rate  
キーワード(4)(和/英) H.265/HEVC / H.265/HEVC  
キーワード(5)(和/英) 動画像品質評価 / Video Quality Assessment  
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) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: Tokyo Univ. of Science)
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 第1著者 
発表日時 2020-11-04 15:50:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 MI 
資料番号 MICT2020-19, MI2020-45 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.219(MICT), no.220(MI) 
ページ範囲 pp.60-61 
ページ数
発行日 2020-10-28 (MICT, MI) 


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