サーモグラフィーによる体表面温度の測定

Body Surface Temperature was observed by thermography. The surface temperature of a healthy person's lower limbs, after being cooled in a water bath, increased in parallel with time. Patients with Diabetes Mellitus had different patterns in the rate of increase of the surface temperature. After cold loading, one patient had a 99% recovery ratio of surface temperature, the same level as healthy volunteers (83%, and 88%), as calculated by a picture processing program with the computerized thermotracer. However, the recovery ratio of other patients was poorer, ranging from 56% to under 6% recovery. This measurement of elevation of body temperature is useful for the estimation of peripheral blood flow in patients with lower limbcirculation failure.健常人並びに糖尿病患者を対象にして下肢の体表面温度を測定した｡測定にはサーモグラフィーを用い,得られた画像の数値化にはコンピュータを用いた画像処理システムを利用した｡健常人を用いた実験では,20℃の水を用いた冷水負荷を5分間行うことにより,冷水負荷後,下肢の体表面温度は時間とともに上昇して30分後に良好な回復を得ることができた｡画像処理により28℃以上の体表面温度を呈した下肢の面積を負荷前と比較したところ,回復率は,2名の健常人についてみるとそれぞれ83%,88%であった｡27℃で画像処理を行った場合には回復率は93%となり過大評価される可能性があった｡また,29℃で画像処理を行ったところに,逆に,64%となり過少評価される可能性があり,28℃が最も良い条件であった｡この様な条件下で,糖尿病患者7名について同様に測定を行ったところ,1名は健常人と同じく99%の良好な回復率を呈した｡しかし,他の1名は56%であり,残りの,5名は6%以下であった｡この様に,糖尿病患者では,下肢の体表面温度の冷水負荷後の回復率に顕著な差を認めた｡この差は,糖尿病患者における,末梢循環障害の程度を反映しているものと考えられた｡この様にコンピュータを用いた画像処理システムの応用によりサーモグラフィーの画像は数値化することが出来,測定結果はより客観的に据えることが可能となった｡画像処理されたサーモグラフィーは下肢の循環障害を持つ患者の末梢血流量の評価に有用な測定方法であると考えられた

Intelligent Image Recognition Technology and Brain-like LSI Implementation

車載用及びロボット視覚用の知的画像認識で必要となるHOG,SIFTなどの基本アルゴリズムを紹介するとともに,筆者らが開発した画像認識手法を紹介する.現在の画像処理はより並列的・階層的になり,脳での視覚処理モデルに近づいているともいえるが,人の高い知覚機能に近づくには更なるブレークスルーが必要である.そのために,脳型画像処理技術とそれを実現する集積回路及びナノ構造の利用を含めた脳型デバイス開発の必要性を述べる

Parallel processing area extraction and data transfer number reduction for automatic GPU offloading of IoT applications

For Open IoT, we have proposed Tacit Computing technology to discover the devices that have data users need on demand and use them dynamically and an automatic GPU offloading technology as an elementary technology of Tacit Computing. However, it can improve limited applications because it only optimizes parallelizable loop statements extraction. Thus, in this paper, to improve performances of more applications automatically, we propose an improved method with reduction of data transfer between CPU and GPU. We evaluate our proposed offloading method by applying it to Darknet and find that it can process it 3 times as quickly as only using CPU.Comment: 6 pages, 4 figures, in Japanese, IEICE Technical Report, SC2018-3

Microsoft Excelにおける2次元フーリエ変換を用いた画像処理法の構築

Microsoft Excelを用いて2次元高速フーリエ変換を行い,空間周波数領域で画像処理する方法の構築を目的とした.検討には,処理対象画像として胸部骨シンチグラム像を,解析アプリケーションソフトにはMicrosoft Excel 2007とImage Jをそれぞれ用いた.なお,Microsoft Excelでの高速フーリエ変換は,処理時間を短縮するためマクロを構築した.その結果,Microsoft Excelでの処理画像は,核医学のデータ処理専用装置のそれとの間に殆ど差が認められなかった.これにより,我々が構築したMicrosoft Excelを用いた画像処理法は,十分に使用可能なことが証明された

画像処理

工学部電気・情報工学

文書画像処理装置への適用を目的とした高速・高画質を両立するディジタル画像処理に関する研究

学位記番号:理工博甲

イメージセンサと液晶表示素子を一体化した即時画像処理システム

平成7年度-平成8年度科学研究費補助金(基盤研究(A)(2))研究成果報告書,課題番号.0740505