眼底画像からの糖尿病網膜症病変部の検出方式(一般セッション(2), 産業応用とパターン認識・メディア理解)
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概要
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近年, 健康診断受診者の増加に伴い, 読影が必要な眼底画像数は増加傾向にある。読影医の負担を軽減するには, CAD(Computer Aided Detection)による病変の自動検出が有効である。今回, 我々は, 中途失明の主要因である糖尿病網膜症を対象とし, 病変の自動検出方式を開発した。本方式は, 画像正規化, 眼底構造解析(血管や視神経乳頭の検出), 病変候補抽出, 識別器選択, 病変の識別という処理で構成されている。本方式の特徴は, FP(False Positive)を抑制するための, (1)血管や視神経乳頭の存在に影響されにくい画像正規化, (2)眼底血管と病変候補との距離を利用した識別器選択, である。病変画像55枚, 健常画像223枚を用いた評価実験を行い, specificity 98%, sensitivity 81%という結果が得られ, 従来手法より良好であることが確認できた。
- 2005-05-12
著者
-
加藤 聡
東京大学大学院医学系研究科眼科学
-
影広 達彦
(株)日立製作所中央研究所
-
影広 達彦
日立製作所
-
加藤 聡
東京大学大学院眼科・視覚矯正科
-
影広 達彦
(株)日立製作所日立研究所
-
影広 達彦
日立製作所中央研究所マルチメディアシステム研究部
-
酒匂 裕
(株)日立製作所中央研究所
-
永吉 洋登
(株)日立製作所中央研究所
-
平松 義崇
(株)日立製作所中央研究所
-
水野 康生
日立オムロンターミナルソリューションズ(株)
-
日間賀 充寿
日立オムロンターミナルソリューションズ(株)
-
佐藤 伸平
東京大学大学院眼科・視覚矯正科
-
福嶋 はるみ
東京大学大学院眼科・視覚矯正科
-
平松 義崇
株式会社日立製作所中央研究所
-
福嶋 はるみ
東京大学医学部附属病院眼科
-
酒匂 裕
(株)日立製作所中央研究所知能システム研究部
-
永吉 洋登
(株)日立製作所中央研究所知能システム研究部
-
加藤 聡
東京大学大学院医学系研究科外科学専攻眼科学
-
加藤 聡
東京大学大学院医学系研究科外科学専攻眼科学・視覚矯正学
-
酒匂 裕
(株)日立製作所 研究開発本部
-
影広 達彦
(株)日立製作所
-
永吉 洋登
(株)日立製作所
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