Medical Imaging Technology
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特集/画像・映像認識技術の多様な応用
  • 川西 康友
    2019 年 37 巻 4 号 p. 171
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル 認証あり
  • 内海 ゆづ子
    2019 年 37 巻 4 号 p. 172-176
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル 認証あり

    農業の分野では,育種(品種改良)に遺伝子情報が用いられている.育種に遺伝子情報を利用するには,遺伝子と表現型の対応を調査する必要がある.DNAシークエンサーの発達により遺伝子の読み取りは容易に行えるようになってきたものの,その遺伝子が植物の形状や生育にどのように影響を与えているかはいまだ不明なことが多い.そこで,遺伝子の異なる植物を大量に生育し,表現型を計測するフェノタイピングが盛んに行われるようになってきた.画像処理・認識技術は,非破壊の計測が可能であること,形状だけでなく色情報も同時に計測できることから,現在植物計測の中心的な技術となっている.本稿では,画像での植物計測特有の問題点を示しながら,フェノタイピングをおもな目的とした植物の表現型計測手法を紹介する.

  • 道満 恵介, 山本 佳輝, 堀田 義也, 目加田 慶人
    2019 年 37 巻 4 号 p. 177-181
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル 認証あり

    本稿では,陸上競技短距離走選手の試技を撮影した映像対を,走者の関節座標間の距離に基づいて自動で対応付ける手法を紹介する.これにより,例えば理想のフォームとそうでないフォームの比較を容易化し,効率的にフォームの問題点を発見することを支援する.本手法では,100 m走における異なる2地点(あるいは異なる試技における同地点)で走者を撮影した映像対を入力とし,映像中の各フレームから走者を検出し,姿勢推定する.その後,走者のキーポイント間の距離に基づいて,フレーム間のフォームの類似度を計算し,DPマッチングにより映像間を対応付ける.評価実験の結果,提案手法の枠組みにより高精度な映像間対応付けができることを確認した.

  • 橋本 敦史, 濱 龍太郎, 森 梓, 原田 篤, 高久 由香里
    2019 年 37 巻 4 号 p. 182-187
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル 認証あり

    近年,急速に発展している深層学習に基づく画像処理技術は,実験の再現性を高めるための各種インフラの整備と相乗的な効果を生みながら,急速にコモディティー化している.本稿では,コモディティー化した高精度な物体検出手法を応用として,物体配置行動を元に,調理作業の空間的な統計解析や時間変化の可視化を行った事例を紹介する.このうち空間的な解析では,深層学習モデルによって検出された各物体を文章中の単語として扱うことで,平らな作業平面に対して作業者がもった概念モデルとして,平面の領域分割パターンを,各分割領域に与えた役割と共に抽出する.また,時間方向の解析では,特定のエリアにおける物体の増減に関する時間変化を可視化することで,作業者のスケジューリング戦略における特徴的なパターンを見いだした.

  • 中村 和晃, 新田 直子, 馬場口 登
    2019 年 37 巻 4 号 p. 188-193
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル 認証あり

    近年,情報通信分野の技術革新に伴って,画像認識機能を提供するクラウドサービスが登場しつつある.一方で,そのようなサービスに対し多数の画像を送信して認識結果を取得し,その両者を教師情報として新たな認識器を構築するretraining attack(RA)とよばれる攻撃の危険性が指摘されている.われわれはRAにより構築された認識器を「認識器クローン」とよび,この問題への対処法を検討してきた.本稿では,その内容を簡単に紹介する.具体的には,認識器クローンの構築防止法として「故意誤り」を,構築が防げなかった場合に備えての認識器クローンの検知指標として「認識結果特性」を,それぞれ提案する.本稿で紹介する手法はまだ研究途上のものであるが,ある程度の有効性が実験により示さ

研究論文
  • 髙田 真弘, 木下 彰, 川端 茂徳
    2019 年 37 巻 4 号 p. 194-203
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル フリー

    脊磁計とは,無侵襲に脊髄からの磁場を計測し,得られた磁場から脊髄周辺の電流分布を推定して可視化する装置である.電流分布の推定のためには低線量単純X線画像から脊髄領域を指定する必要があるが,脊髄領域の指定は医師の手により行われているため,電流分布の推定までの処理を自動化できず,検査の高コスト化を招いている.そこで,低線量単純X線画像上の脊髄領域の自動抽出を目的とし,3つのステップ:(i)脊椎椎体部の検出・ラベリング,(ii)脊椎椎体部の輪郭抽出,(iii)脊髄領域の抽出の研究を進めている.本稿では,第1ステップとして,convolutional neural networks(CNN)を用いて腰部の低線量単純X線画像から腰椎椎体部・椎間板・仙骨の検出とラベリングまでを自動で行う手法を提案する.CNNの前処理と後処理の工夫により,ノイズが多く低コントラストな画像においても頑健に検出ができる.実画像60枚を用いた評価により,93.3%の高いラベリング精度を得た.

  • 増谷 佳孝, 石田 善喜
    2019 年 37 巻 4 号 p. 204-210
    発行日: 2019/09/25
    公開日: 2019/09/30
    ジャーナル フリー

    Demonsアルゴリズムは2つの画像の信号差や勾配に基づく可変形画像レジストレーションの古典的な一手法であるが,基本的に同一のモダリティーかつ各画素が単一の値をもつスカラー画像間での使用に限定されている.本研究では,信号差や勾配を2つの画像の局所特徴間の距離で置き換えることで,さまざまな画像間のレジストレーションが可能となることを示す.例えば,カラー画像では画素間の色距離,スカラー画像の場合も局所領域の複数の画素値を使用して2つの画像の局所領域間の距離を定義して用いる.三次元のカラー画像ファントムおよび拡散テンソル画像を用いたレジストレーション実験の例により,その特性や有効性・拡張性について検証した結果を報告する.

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