*研究内容：医用画像 [#pe5919a9]
***眼底画像における毛細血管瘤の自動検出に関する研究 [#bea709db]
~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。
CENTER:&ref(./眼底.jpg,200x200,center);&ref(./眼底2.jpg,200x200,center);~
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．~
-受賞
--[[井上 剛：眼底画像における毛細血管瘤の自動検出精度向上のための真陽性と偽陽性の分類，2013度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 最優秀賞，2013.11>http://www.msi.co.jp/tmstudio/stu13result.html]]~
-学術論文・国際会議
--[[井上剛，畑中裕司，奥村 進，小郷原一智，村松千左子，藤田広志：濃度勾配ベクトル集中度による眼底画像における毛細血管瘤の自動検出，画像電子学会誌，44(1)，pp.58-66，2015.1>http://www.e.usp.ac.jp/~ecpw/attach/58_IIEEJ_Vol44-No1-7.pdf]]（画像電子学会誌より転載）
--[[井上剛，畑中裕司，奥村 進，小郷原一智，村松千左子，藤田広志：濃度勾配ベクトル集中度による眼底画像における毛細血管瘤の自動検出，画像電子学会誌，44(1)，pp.58-66，2015.1>http://www.e.usp.ac.jp/~ecpw/pdf/58_IIEEJ_Vol44-No1-7.pdf]]（画像電子学会誌より転載）
--[[Yuji Hatanaka, Susumu Okumura, Kazunori Ogohara, Tsuyoshi Inoue, Chisako Muramatsu, and Hiroshi Fujita: Automated detection of microaneurysms using improved density gradient vector concentration on retinal fundus images, Proceedings of the 2015 Joint Conference of the International Workshop on Advanced Image Technology and the International Forum on Medical Imaging in Asia, #217, 2015.1>https://www.researchgate.net/publication/271848104_Automated_detection_of_microaneurysms_using_improved_density_gradient_vector_concentration_on_retinal_fundus_images]]
--[[Tsuyoshi Inoue, Yuji Hatanaka, Susumu Okumura, Chisako Muramatsu, and Hiroshi Fujita: Automated microaneurysm detection method based on eigenvalue analysis using Hessian matrix in retinal fundus images, Proceedings of the 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp.5873-5876, 2013.7>https://www.researchgate.net/publication/257602152_Automated_microaneurysm_detection_method_based_on_eigenvalue_analysis_using_hessian_matrix_in_retinal_fundus_images]]~
[[DOI:10.1109/EMBC.2013.6610888>http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=6610888]]
--[[Yuji Hatanaka, Tsuyoshi Inoue, Susumu Okumura, Chisako Muramatsu, Hiroshi Fujita: Automated microaneurysm detection method based on double-ring filter and feature analysis in retinal fundus images, Proceedings of the 25th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems, pp.1-4, 2012.6>https://www.researchgate.net/publication/261400633_Automated_microaneurysm_detection_method_based_on_double-ring_filter_and_feature_analysis_in_retinal_fundus_images]]~
[[DOI:10.1109/CBMS.2012.6266339>http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=6266339]]
--[[M.Niemeijer, B.van Ginneken, M.J.Cree, A.Mizutani, G.Quellec, C.I.Sanchez, B.Zhang, R.Hornero, M.Lamard, C.Muramatsu, X.Wu, G.Cazuguel, J.You, A.Mayo, Q.Li, Y.Hatanaka, B.Cochener, C.Roux, F.Karray, M.Garcia, H.Fujita, and M.D.Abramoff: Retinopathy online challenge: Automatic detection of microaneurysms in digital color fundus photographs, IEEE Transactions on Medical Imaging, 29(1), pp.185-195, 2010.1>https://www.researchgate.net/publication/264043558_Retinopathy_Online_Challenge_Automatic_detection_of_microaneurysms_in_digital_color_fundus_photographs]]~
[[DOI:10.1109/TMI.2009.2033909>http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=5282586]]
**眼底画像による緑内障の診断支援システム [#s0e76062]
~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。
CENTER:&ref(./fundus.jpg,300x200);~
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）
-受賞
--SPIE Medical Imaging 2016 Honorable Mention Poster Award
-学術論文・国際会議
--[[Chisako Muramatsu, Kyoko Ishida, Akira Sawada, Yuji Hatanaka, Tetsuya Yamamoto, and Hiroshi Fujita: Automated detection of retinal nerve fiber layer defects on fundus images: false positive reduction based on vessel likelihood, Proc. SPIE Medical Imaging 2016: Computer-Aided Diagnosis Vol. 9785, pp.97852L (6 pages), 2016>http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2507243&resultClick=1]]
--[[Yuji Hatanaka, Yuuki Nagahata, Chisako Muramatsu, Susumu Okumura, Kazunori Ogohara, Akira Sawada, Kyoko Ishida, Tetsuya Yamamoto and Hiroshi Fujita: Improved automated optic cup segmentation based on detection of blood vessel bends in retinal fundus images, Proceedings of the 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp.126-129, 2014.8>https://www.researchgate.net/publication/265258438_Improved_automated_optic_cup_segmentation_based_on_detection_of_blood_vessel_bends_in_retinal_fundus_images]]~
[[DOI:10.1109/EMBC.2014.6943545>http://ieeexplore.ieee.org/lpdocs/epic03/wrapper.htm?arnumber=6943545]]
--[[Chisako Muramatsu, Toshiaki Nakagawa, Akira Sawada, Yuji Hatanaka, Takeshi Hara, Tetsuya Yamamoto, and Hiroshi Fujita: Automated segmentation of optic disc region on retinal fundus photographs: Comparison of contour modeling and pixel classification methods, Computer Methods and Programs in Biomedicine, 101(1), pp.23-32, 2011.1>https://www.researchgate.net/publication/44672180_Automated_segmentation_of_optic_disc_region_on_retinal_fundus_photographs_Comparison_of_contour_modeling_and_pixel_classification_methods]]~
[[DOI:10.1016/j.cmpb.2010.04.006>http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S016926071000091X]]
--[[Yuji Hatanaka, Atsushi Noudo, Chisako Muramatsu, Akira Sawada, Takeshi Hara, Tetsuya Yamamoto, and Hiroshi Fujita: Automatic measurement of vertical cup-to-disc ratio on retinal fundus images, Medical Biometrics, 6165, pp.64-72, 2010.6>https://www.researchgate.net/publication/221238173_Automatic_measurement_of_vertical_cup-to-disc_ratio_on_retinal_fundus_images]]~
[[DOI:10.1007/978-3-642-13923-9>http://link.springer.com/book/10.1007%2F978-3-642-13923-9]]
**眼底画像上の血管の検出・解析に関する研究[#s0e76062]
~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。
CENTER:&ref(./図2.png,200x200,center);&ref(./図1.png,200x200,center);~
血管抽出の例．左画像は原画像，右画像は抽出結果を示す．~
-受賞
--[[田島幹也：眼底画像における複数の特徴量の組み合わせによる血管抽出法の検討，2015度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 優秀賞，2015.11>http://www.msi.co.jp/tmstudio/stu15result.html]]~
--[[立木宏和：眼底画像における主幹動静脈の検出，2015度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 審査員特別賞，2015.11>http://www.msi.co.jp/tmstudio/stu15result.html]]~
--[[佐茂和輝：高次局所自己相関特徴を用いた眼底画像における血管抽出，2015度 VMStudio & TMStudio 学生研究奨励賞 審査員特別賞，2015.11>http://www.msi.co.jp/tmstudio/stu15result.html]]~
-学術論文・国際会議
--[[Yuji Hatanaka, Hirokazu Tachiki, Kazunori Ogohara, Chisako Muramatsu, Susumu Okumura, and Hiroshi Fujita: Artery and vein diameter ratio measurement based on improvement of arteries and veins segmentation on retinal images, Proc. 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, 2016.8>http://ieeexplore.ieee.org/document/7590954/]]
--[[Yuji Hatanaka, Kazuki Samo, Mikiya Tajima, Kazunori Ogohara, Chisako Muramatsu, Susumu Okumura, and Hiroshi Fujita: Automated blood vessel extraction using local features on retinal images, Proc. SPIE Medical Imaging 2016: Computer-Aided Diagnosis, Vol. 9785, pp.97852F (6 pages), 2016>http://proceedings.spiedigitallibrary.org/proceeding.aspx?articleid=2507237]]
--[[村松 千左子, 水上 篤貴, 畑中 裕司, 澤田 明, 原 武史, 山本 哲也, 藤田 広志：血管モデルのテンプレートマッチングによる眼底画像上の主幹動静脈認識精度の改善，医用画像情報学会雑誌，30(3)，pp.63-69，2013.8>http://www.fjt.info.gifu-u.ac.jp/publication/789.pdf]]~
[[DOI:10.11318/mii.30.63>http://jlc.jst.go.jp/DN/JST.JSTAGE/mii/30.63?lang=ja&type=abstract&format=html]]
--[[Chisako Muramatsu, Yuji Hatanaka, Tatsuhiko Iwase, Takeshi Hara, and Hiroshi Fujita: Automated selection of major arteries and veins for measurement of arteriolar-to-venular diameter ratio on retinal fundus images, Computerized Medical Imaging and Graphics, 35, pp.472-480, 2011.4>https://www.researchgate.net/publication/51048189_Automated_selection_of_major_arteries_and_veins_for_measurement_of_arteriolar-to-venular_diameter_ratio_on_retinal_fundus_images]]~
[[DOI:10.1016/j.compmedimag.2011.03.002>http://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S0895611111000450]]
--[[Yuji Hatanaka, Chisako Muramatsu, Takeshi Hara, and Hiroshi Fujita: Automated detection of arteriovenous crossing phenomenon on retinal images, 2010 International Conference on Future Computer, Control and Communication, II, pp.340-343, 2010.12>https://www.researchgate.net/publication/272684967_Automated_detection_of_arteriovenous_crossing_phenomenon_on_retinal_images]]
**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 [#e8a6a673]
~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。
#ref(risk.jpg,center)
CENTER:緑内障のリスク推定
-国際会議
--[[Yuji Hatanaka, Chisako Muramatsu, Akira Sawada, Takeshi Hara, Tetsuya Yamamoto, and Hiroshi Fujita: Glaucoma risk assessment based on clinical data and automated nerve fiber layer defects detection, Proceedings of the 34th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp.5963-5966, 2012.8>https://www.researchgate.net/publication/235388290_Glaucoma_risk_assessment_based_on_clinical_data_and_automated_nerve_fiber_layer_defects_detection]]~
[[DOI:10.1109/EMBC.2012.6347352>http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6347352]]
**乳房Ｘ線画像診断支援システム [#r021e9d0]
~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。
#ref(mammo.jpg,center)
CENTER:(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
![[滋賀県立大学]](image/usp_logo.gif "[滋賀県立大]"){kind=logo}
工学部 電子システム工学科
