研究内容:医用画像

眼底画像における毛細血管瘤の自動検出に関する研究

人間ドックなどで撮影される非造影の眼底画像から、糖尿病網膜症の所見である毛細血管瘤を自動検出するアルゴリズムを研究している。毛細血管瘤の自動検出には、濃度勾配ベクトル集中度、ヘッセ行列に基づくShape Index、二重リングフィルタ、ガボールフィルタなどを用いている。また、毛細血管瘤と正常構造を毛細血管瘤として誤検出した候補領域(偽陽性候補)の画像のテクスチャ特徴を求め、サポートベクタマシンによって自動分類している。

centercenter
毛細血管瘤の例.左画像の矩形領域は毛細血管瘤を示す.右画像はその拡大.

眼底画像による緑内障の診断支援システム

失明の原因となっている緑内障の診断を支援するために、眼底画像から病変を自動検出・自動解析するシステムの開発を進めている。集団検診や人間ドックのような大量に画像が撮影される検査目的での実用化を目指している。

fundus.jpg
眼底画像診断支援システム(緑内障診断のための視神経乳頭の形状解析)

眼底画像上の血管の検出・解析に関する研究

眼底は、人体で唯一、血管を直視できる領域である。眼底画像から血管を自動検出し、その形態を解析することによって、全身の循環器疾患の兆候を知ることができる。二重リングフィルタ、Black-top-hat変換などの複数の血管強調処理と、ニューラルネットワークやサポートベクタマシンなどの機械学習を組み合わせた手法について研究している。

centercenter
血管抽出の例.左画像は原画像,右画像は抽出結果を示す.

緑内障の高リスクと低リスクの分類アルゴリズムの開発

眼科で行われる視野検査、視力検査、眼圧検査などの複数の検査結果から、サポートベクタマシンによって高低リスクに分類するアルゴリムの開発を行っている。

risk.jpg
緑内障のリスク推定

乳房X線画像診断支援システム

女性が最も癌になりやすい乳がんを早期発見するために、医師が診断しやすい画像を自動生成するシステムの開発を行っている。さらに、乳がんの診断所見である腫瘤陰影を自動検出するアルゴリズムに関しても研究を進めている。

mammo.jpg
(左)一般向けカラー液晶モニタによる画像表示 (右)医療用高輝度液晶モニタによる表示
  • 国際会議
    • Yuji Hatanaka: Computerized detection of masses on mammograms: Reduction of false positives using higher order local autocorrelation feature in right and left mammograms, 13th Asian Oceanian Congress of Radiology, 2010.3

トップ   編集 凍結 差分 バックアップ 添付 複製 名前変更 リロード   新規 一覧 単語検索 最終更新   ヘルプ   最終更新のRSS
Last-modified: 2017-02-07 (火) 18:07:44 (802d)