軟性膀胱鏡に対する一連の操作パターンの推定
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概要
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Cystoscopy is an examination that allows medical doctors to look inside the bladder. In examinations with a flexible cystoscope, doctors need to observe whole interior of the bladder which is broadly divided into seven parts. However, since five of the parts are similar in shape and color, it is difficult to grasp the location that the cystoscope is projecting. We have proposed the use of a system for estimating the handling patterns of a flexible cystoscope, i.e., the use of neural networks to cystoscopic images and thus give more detailed observations. However, the system could not be used to estimate the handling patterns against images which have poor characteristics. We propose a method for estimating sequential handling patterns for flexible cystoscope using prediction probabilities obtained from the neural networks. The experimental results show that the average recognition rate for estimating the handling patterns has increased by 8.3% compared with the rate of the existing method.
- 一般社団法人映像情報メディア学会の論文
- 2012-02-01
著者
-
中村 宗広
金沢大学大学院自然科学研究科
-
木村 春彦
金沢大学大学院自然科学研究科電子情報科学専攻人工知能研究室
-
木村 春彦
金沢大学大学院 自然科学研究科
-
梶原 祐輔
金沢大学大学院自然科学研究科
-
金谷 二郎
田谷泌尿器科医院
-
梶原 祐輔
金沢大学大学院 自然科学研究科
-
木村 春彦
金沢大学自然科学研究科電子情報科学専攻
-
中村 宗広
金沢大学大学院 自然科学研究科
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