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*眼底の自動分類に関する研究 [#x6c2ff2c]

**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 [#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）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。


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．~

-学術論文

--[[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.iieej.org/gakkaishi.html]]

-国際会議

--[[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]]

--[[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, 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]]

-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]]~



**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、コンピュータ解析による定量的な高低リスクの分類が行えるアルゴリムの開発を行っている。



#ref(研究内容/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]]
知能情報工学分野
