眼底の自動分類に関する研究のバックアップ(No.1)

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- 1 (2015-02-24 (火) 14:22:35)

眼底の自動分類 †

眼底画像における毛細血管瘤（陽性）と偽陽性候補の統計的分類 †

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。その際に、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）を、画像のテクスチャ特徴と機械学習による手法によって、自動分類している。

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循環型製品フローの例

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インテリジェントコンディションモニタリング †

MTシステムなど統計学に基づく診断法を基礎とする新たな診断法に関する理論を構築するとともにその有効性を検証している。

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ステレオ高速度カメラと同期型半導体レーザ照明装置の構成

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メンテナンスマネジメント †

システムの最適メンテナンスに関する理論構築を行うとともに、その結果を実設備に適用することによってその有効性を検証している。

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地理情報システム †

GIS（Geographic Information System）の高度利用を実現するべくweb サービスとリッチクライアントを用いた分散型GISを開発している。

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開発した土壌汚染管理システム

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眼底画像診断支援システム †

失明の原因となっている糖尿病網膜症や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。

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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）

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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。

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(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

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疾病のリスク推定アルゴリズムの開発 †

診療現場で行われる複数の検査結果から、コンピュータ解析による定量的な解析の行えるアルゴリムの開発を行っている。

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緑内障のリスク推定

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画像上の局所パターンの認識 †

しみや模様の変化などのパターン化しづらい事象が数多く存在し、それらが検査時に異物となることがある。そのような画像領域を認識する研究を行っている。

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複合現実感技術の応用 †

複合現実感（MR；Mixed Reality）の技術を教育分野、設計分野への応用する研究に取りかかっている。 &ref(): File not found: "mr1.jpg" at page "眼底の自動分類に関する研究";&ref(): File not found: "mr2.jpg" at page "眼底の自動分類に関する研究";

知能情報工学分野