| 講演名 | 2016-01-19 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(千葉大), 大西 峻(千葉大), 川平 洋(千葉大), 羽石 秀昭(千葉大), |
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| 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. |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | Laparoscopic surgery / Bleeding detection / Machine learning / Support vector machine |
| 資料番号 | MI2015-106 |
| 発行日 | 2016-01-12 (MI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MI |
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| 開催期間 | 2016/1/19(から2日開催) |
| 開催地（和） | 那覇市ぶんかテンブス館 |
| 開催地（英） | Bunka Tenbusu Kan |
| テーマ（和） | 医用画像一般 |
| テーマ（英） | General topics in medical imaging |
| 委員長氏名（和） | 増谷 佳孝(広島市大) |
| 委員長氏名（英） | Yoshitaka Masutani(Hiroshima City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 河田 佳樹(徳島大) / 木村 裕一(近畿大) |
| 副委員長氏名（英） | Yoshiki Kawata(Tokushima Univ.) / Yuichi Kimura(Kinki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 北坂 孝幸(愛知工大) / 本谷 秀堅(名工大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Kitasaka(Aichi Inst. of Tech.) / Hidetaka Hontani(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 原口 亮(国立循環器病研究センター) / 平野 靖(山口大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Ryo Haraguchi(NCVC) / Yasushi Hirano(Yamaguchi Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Medical Imaging |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Real time detection of bleeding region for building a hemostasis support system in laparoscopic surgery |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 腹腔鏡手術 / Laparoscopic surgery |
| キーワード(2)（和/英） | 出血検出 / Bleeding detection |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine learning |
| キーワード(4)（和/英） | Support vector machine / Support vector machine |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 岡本 尚之 / Takayuki Okamoto |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 大西 峻 / Takashi Ohnishi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 川平 洋 / Hiroshi Kawahira |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 羽石 秀昭 / Hideaki Haneishi |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 千葉大学(略称：千葉大) Chiba University(略称：Chiba Univ.) |
| 発表年月日 | 2016-01-19 |
| 資料番号 | MI2015-106 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | MI-401 |
| ページ範囲 | pp.157-160(MI), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2016-01-12 (MI) |