平成20年度電気・情報関連学会中国支部第59回連合大会発表資料 ; 開催地:鳥取大学 ; 開催日:2008年10月25

Kaneda, Kazufumi

Tabuchi, Taichi

Takemura, Yoshito

Tamaki, Toru

Tanaka, Shinji

Yoshida, Shigeto

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癌診断支援のためのSIFT特徴量を用いた大腸拡大内視鏡画像の認識田淵太一 玉木徹 金田和文竹村嘉人 吉田成人 田中信治（広島大学）背景平成１７年死亡者数 40,827人癌による死亡原因第３位[厚生労働省「人口動態統計 」(2007)]通常の内視鏡よりも詳細な表面構造の観察が可能専門医の不足、診断に熟練を要する一般診療所での普及率は低い大腸拡大内視鏡大腸癌による死亡者数問題点大腸拡大内視鏡検査pitが減少～消失し、無構造所見の出現を伴う状態ⅤN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pitⅠpit:大腸管腔内への腺管の開口部pitの形状(pit pattern)を観察し病状を推定pit[田中信治,田尻久雄 編「消化管拡大内視鏡診断の実際」]大腸表面を染色した後、病変部を観察医師の主観的判断に依存する診断システムの要望pit patternから型を推定するには慣れが必要画像から自動的に病状レベルを推定するシステムの作成医者支援特徴量算出病状推定医師の主観的判断に依存する関連研究 [弘田,07]画像からpit pattern を抽出し、抽出したpit領域の特徴量を用いて型の分類染色画像 領域抽出Ⅰ型Ⅱ型特徴量1特徴量2原画像 領域抽出 型の分類特徴量算出watershed法問題点：コントラストが低い画像では領域抽出がうまくできない目的領域抽出が不十分、抽出結果に依存撮影条件によって特徴量が変化ＳＩＦＴ特徴量を用いた型の判別ＳＩＦＴ [D.G.Lowe ‘99]画像中から特徴点を検出し、特徴点付近の勾配情報を特徴量として算出する回転、スケール変化、照明変化に不変な特徴量が算出できる利点特徴点特徴点分類の流れ型ごとに分類学習データ SIFT特徴量45,75,233・・・77,125,34・・・推定したい画像 識別bag-of-keypoints学習推定bag-of-key points [G.Csurka et al. ‘04]クラスで頻度ヒストグラムを作成Ⅰ型 頻度Ⅱ型頻度特徴量をクラスタリング一つの点の特徴量特徴量１特徴量２頻度頻度画像の識別最近傍法 ：Ⅰ型Ⅱ型Ⅲ型未知の画像Ⅰ型：Ⅱ型：Ⅲ型学習画像、未知画像のヒストグラムをプロット距離が一番近い画像の型として識別結果　　　　　型 Ⅰ Ⅱ ⅢＬ Ⅳ ⅤＩ ⅤN 計評価した枚数[枚] 9 17 51 11 17 4 109正答枚数[枚] 3 5 32 0 3 2 45正答率[%] 33 29 63 0 18 50 41クラスタ数：67画像枚数：109枚評価用画像を1枚選択し、残りの画像を学習用として使用[柳井 ‘07] は、風景など１０種類を分類、認識率76%となっている実験環境評価方法まとめ画像の分類 SIFT特徴量を用いてbag-of-keypointsによって分類 認識率は41%となった今後の課題 クラスタリング方法の改良 他の識別器の使用

癌診断支援のためのSIFT特徴量を用いた大腸拡大内視鏡画像の認識

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癌診断支援のためのSIFT特徴量を用いた大腸拡大内視鏡画像の認識

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