MIRU 2007 第10回 画像の認識・理解シンポジウム ポスター資料 ; 開催場所 : 広島市立大学, 広島 ; 開催日時:2007年7月30日～8月1

Hirota, Masashi

Kaneda, Kazufumi

Tamaki, Toru

Tanaka, Shinji

Yoshida, Shigeto

Hiroshima University Institutional Repository

拡大内視鏡画像によるpit pattern解析による病状推定のための基礎検討弘田 昌士 玉木 徹 金田 和文 †吉田 成人 †田中 信治広島大学大学院工学研究科 †広島大学病院光学医療診療部pit patternとは、、pitが減少～消失し、無構造所見の出現を伴う状態ⅤNⅡ、Ⅲs、ⅢL、Ⅳ型pitの開口部大きさや配列の不整なpitⅤi溝紋様、樹枝様、脳回転状pitⅣⅠ型よりも大きい管状～楕円形pitⅢLⅠ型よりも小さい管状～楕円形pitⅢs星芒状pitⅡ楕円形の正常腺管pitⅠ特徴量算出大腸管腔内への腺管開口部の腺口形態pit正常高low high[田中信治 編，「基本から分かる 大腸疾患の精密内視鏡診断」より改編]背景拡大内視鏡画像取得フラクタル次元等、画像解析レベル判断結果医学的診断診断結果報告 +pit pattern抽出原画像 Pit輪郭部の強調色エッジ抽出Watershed法のみWatershed法領域統合+全領域対象 選択領域対象対象ⅢLⅣⅤiⅢL原画像 抽出結果 医師による選出ⅡⅠより多くの特徴量の算出Pitではない領域の除去IS-5-03染色によるpitと周囲との色差を利用問題点pit以外の領域も抽出される1つのpitが複数領域に分割して抽出される画像のコントラストが低い場合、抽出精度が低い過分割状態領域統合結果領域統合水位上昇マーカマーカ間の色差大マーカ間の色差小領域統合領域分割マーカ間の色差各マーカの平均L*a*b*値より計算原画像 選出結果ⅢL特徴量面積領域の画素数250×220pixel（実寸：約1×1㎜）実験左図抽出結果4枚における全ての領域（総数645）方法各領域より左に示す4種の特徴量を算出し、主成分分析を行う結果全てのデータ点が混在し、型の分類は難しい実験対象左図選出結果3枚において矢印で示す領域方法4種の特徴量のうち面積と主軸長について2軸プロットを行う結果型ごとの集団があり、特徴があるように見られる型型抽出結果不良例より多くのサンプルへの適用Ⅳ型Ⅴ型の検討Pit領域主軸長D周囲長L周囲長、主軸長円形度内視鏡画像より大腸癌の診断支援を行うシステムの要望今後の課題 今後の課題24LSC π=( ) ( ) ( )221221221 bbaaLLE −+−+−=Δ染色時の色むら部位による染色の強さの強弱ライト照射方向による画像の明るさ変化抽出不良の原因画像取得からレベル判断までは観察時にリアルタイムで実行癌と正常との判別腺腫早期癌moderatelow high異型度 状態250×250pixel 0102030405060700 50 100 150 200 250 300 350 400 450 500面積主軸長 ⅠⅡⅢL処置+-60-40-200204060-200 0 200 400 600 800 1000第１主成分第２主成分 ⅢLⅢLⅣⅤi

拡大内視鏡画像による pit pattern解析による病状推定のための基礎検討

http://ir.lib.hiroshima-u.ac.jp/files/public/1/19815/20141016134207631011/20070730-MIRU2007-Hirota-poster.pdf

A consideration for condition analysis with pit pattern of endoscope image

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