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 医療診断支援のための内視鏡画像の分類と大きさ・形状の復元
  岩堀, 祐之; 宇佐美, 裕康; 大音, 翼; 村田, 征隆; 小笠原, 尚高; 春日井, 邦夫, 2018.03.31. -- (総合工学 ; 30巻 (2018.3)). w.  <XC18000027>
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書誌
タイトル
医療診断支援のための内視鏡画像の分類と大きさ・形状の復元
タイトル(その他)
イリョウ シンダン シエン ノ タメノ ナイシキョウ ガゾウ ノ ブンルイ ト オオキサ ケイジョウ ノ フクゲン
タイトル(その他)
Classification and Size & Shape Recovery from Endscope Image for Supporting Medical Diagnosis
作成者
岩堀, 祐之||イワホリ, ユウジ||Iwahori, Yuji
作成者
宇佐美, 裕康||ウサミ, ヒロヤス||Usami, Hiroyasu
作成者
大音, 翼||オオト, ツバサ||Ooto, Tsubasa
作成者
村田, 征隆||ムラタ, マサタカ||Murata, Masataka
作成者
小笠原, 尚高||オガサワラ, ナオタカ||Ogasawara, Naotaka
作成者
春日井, 邦夫||カスガイ, クニオ||Kasugai, Kunio
公開者
中部大学総合工学研究所
書誌構造リンク
ISSN
09153292
雑誌名
総合工学
巻次等
30
開始終了ページ
18-36
発行日
2018.03.31
主題
Endscope Image, Polyp Detection, Polyp Classification, Polyp Shape and Size Recovery, Convolutional Neural Network, Fine-Tuning
内容記述
This paper proposes a method to detect and the classify the polyp from endoscope image, and futher proposes a method to recover the size and shape of polyp for the purpose of supporting medical diagnosis. Here, polyp detection is proposed using CNN (Convolutional Neural Network) which is learned for the general object recognition and additional learning is introduced using the Fine-Tuning which is fitted for the polyp detection. This Fine-Tuning enables the suitable detection in the endoscope environment which does not sufficient number of endoscope images. After the polyp detection, malignant or benign of polyp is judged to the proposed approach using three different kinds of endoscope images consisting of white light image, dyed image and narrow band image (NBI). Seven kinds of Support vector machine classifiers are learned for the CNN feature vectors obtained from each image input and the approach shows that voting processing of each output of SVM provides the higher classification ability. Shape recovery of polyp first introduces the analysis of blood vessel and tries to find the corresponding points between two frames. The paper shows the blood vessel detection is used as the key to the shape and size recovery of polyp. The approach is demonstrated via experiments using actual endoscope images.
登録日
2018.04.23
資源タイプ
研究速報
資料種別(NIIタイプ)
Departmental Bulletin Paper
フォーマット
PDFファイル
著者版フラグ
publisher
機関名
中部大学
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