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胸部Ｘ線画像から，肋骨を検出することは，コンピュータ支援診断において重要である．肺がん診断を支援するための画像処理手法である経時差分法では，同一被検者に対して撮影された過去画像と現在画像の2枚の画像の差をとることにより，肋骨などの正常構造を除去し2枚の画像間の経時変化を強調する．しかし，差分画像を作成するために過去画像と現在画像の2枚の画像を必要とする．本稿では，CNNなどの機械学習手法により獲得した判別モデルを用いて，胸部Ｘ線画像から，体の前部に位置する肋骨の境界を検出するための手法について検討する．

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石灰製品の原料となる良質な石灰石と不純物を含む石灰石を分別することは，石灰製品の品位の向上において重要である．特に，鉄分を多く含む石灰石（雑岩）が混在することは，石灰製品の品位の低下を招く．石灰石は灰色を基調としているが，雑岩は，緑色の部分を含むことが多い．現在，ベルトコンベア上を流れる石灰石から，色を手掛りに目視で雑岩を見つけている．しかし，負担が大きく見逃す事がある．本稿では，CNNなどの機械学習により獲得した判別器を用いて，ベルトコンベア上を流れる石灰石の映像から，混在する雑岩を自動検出するための手法について検討する．

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胸部〓線像から胸郭境界を検出するための新たな手法を提案する.この手法は,まず,画像の左半分(右胸部)から肋骨側面部下縁上の画素と同じ勾配方向をもつ画素を抽出した後,これらの画素の連結成分を求め,連結成分の最左点列をマージすることによって右胸郭境界点列Rを求める.また画像の右半分(左胸部)から,同様な方法で左胸郭境界点列Lを求める.そしてRとLのそれぞれにカーブフィッティングを適用して得られる曲線を,右および左胸郭境界とする.従来の胸郭境界検出法が,上肺部の境界検出に失敗することが多かったのに対して,提案手法は上肺部も含めた胸郭境界を,画像に依らず安定して検出できることが実験によって確かめられた.

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医師による胸部X線像からの肺がん診断を支援するための画像処理手法として、対側差分と呼ばれる方法がある。この方法は、胸部X線像をある軸で折り返して左右反転像をつくり、両者の差分をとることによって結節を強調する。対側差分によって結節を強調するためには、画像を折り返すときに用いる軸(左右肺の中心軸と呼ぶ)の求め方が重要である。画像を折り返したとき、右肺の肋骨と左肺の肋骨が重なるような軸を求める必要がある。本稿では、左右肺の中心軸を求めるための新たな手法を提案する。そして、この手法を用いる対側差分法は、被写体がねじれている場合でも結節強調に有効であることを実験によって示す。

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Development of an image analysis method for automated identification of post-seismic structural damages is presented in this paper. Identification of structural damages is carried out by i) making candidates of damaged structure model through numerical simulation, ii) comparison of the photo-image of damaged structure itself and templates generated from damaged structure model, and iii) identification of corresponding damaged structure model. The biggest technical difficulty to make this system work is the development of effective image analysis method for the phase ii), i. e., comaparison of picture-image and visualized numerical model. To overcome this difficulty, we developed image analysis method with a priori knowledge on the objects to be analyzed. This image analysis method focuses on topological characteristics of the objects, specifically, relative position of sharp corners of the object, which is a good indicator for the change in the shape of the buildings.

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石灰製品の原料となる良質な石灰石（良石）と不純物を含む石灰石（雑石）を分別することは，石灰製品の品位の向上において重要である．雑石は，含まれる不純物の成分によって表面色が異なる．作業員は，ベルトコンベア上を流れる大量の石灰石から，色を手掛りに目視で緑石（緑色の石灰石）等の雑石を見つけているが，熟練度や身体的負担が原因で見逃す事がある．本稿では，セグメンテーション用のFCN（Fully Convolution Network）の１つであるU-Netを用いて，色付き照明を照射したベルトコンベア上の石灰石から緑石を抽出する手法を提案し，検討する．

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本論文では胸部X線像から肺結節を検出するための新たな対側差分法を提案する．この対側差分法は元画像と左右反転像の大局的位置合わせ，および，局所的位置合わせのために本論文で新たに提案する手法を用いる．本論文では，JSRTデータベースの腫瘤画像の中で結節検出の難易度が2（非常に困難），3（困難），4（比較的容易）である107枚の画像を用いて，提案手法によって得られた差分画像の画質を評価した．評価は一人の放射線診断専門医が行った．まず差分画像の画質を肋骨除去の観点から評価し，3(adequate or better)，2(poor)，1(very poor) の評点を与えた．この結果，92.5%の画像に対して評点3が与えられた．次に差分画像の画質を結節描出の観点から評価し，3(clearly depicted)，2(subtly depicted)，1(not depicted) の評点を与えた．この結果，73.8%の画像に対して評点3が与えられ，7.5%の画像に対して評点2が与えられた．また提案手法の実行時間は，2.2GHzのPCでマトリックス寸法512×512の画像1枚当たり平均19.4秒であった．

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本報告では,顔領域の抽出の際に用いられる顔部品の抽出法について述べる.本研究室で既に提案されている複数顔領域の抽出法では,対象領域が顔であるか否かを判断するための基準として,顔部品の抽出を行っている.よって,顔部品が正確に抽出されない場合においても顔領域の抽出が可能である.しかし,表情の認識を行うたぬには,表情表出による顔部位の変化を追跡する必要があり,顔領域から顔部品を正確に抽出することは重要である.実験は37,416フレームを用いて行い,顔領域の正抽出結果は約100%,唇領域および目領域の正抽出結果はそれぞれ99.2%,98.4%となった.実験結果より本手法の有効性が確認できた.

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A new computer aided diagnosis (CAD) system for a plain chest radiograph is proposed in this study. CAD systems enhancing lung nodules have been actively studied to distinguish the lung nodules. Currently, temporal subtraction (TS) based systems are used extensively for CAD systems to enhance the lung nodules. The TS method can suppress false positives comparatively because it uses the past chest radiograph of the same person. However, the TS method cannot be applied to initial visitors because they have no past chest radiographs. Although a method enhancing the lung nodules with only one chest radiograph selected among other people was proposed, they have several problems. The purpose of this study is to develop a new CAD system which does not need the past chest radiograph. In our method, a pseudo-normal image is synthesized from a database containing chest radiographs of other patients that have already been diagnosed as normal by some medical specialists. Next, the pseudo-normal image is fed into the CAD system instead of a unique past chest radiograph. At last, subtracting the synthesized normal image from target chest radiograph emphasizes lung nodules. The effectiveness and the validity of the proposed method are verified by some experiments.

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本論文では，画像内に含まれる複数の線分を検出するための手法を提案する．線分の始点と終点の座標を染色体情報とする遺伝的アルゴリズムを用い，距離変換画像とのマッチング結果によって個体の適応度を評価する．しかし，一般的な遺伝的アルゴリズムでは，唯一の線分しか検出できないことが問題となる．そこで，提案手法では，複数の線分を並列的に検出するために，局所解の探索に有効な免疫システムのアルゴリズムを導入し，各個体の免疫度に応じて集団を進化させる．実験を通し，提案手法によって，画像内に存在する複数の線分を安定に検出できることを示す．

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In order to utilize solar power generation, which is increasingly being introduced in large quantities, as a main power source in the future, it is important to suppress the uncertainty of power generation amount and the loss of power generation opportunities. It is necessary to predict the amount of power generated and to provide early warning of contamination and deterioration, which in some cases was difficult to judge using conventional PR values. We present the results of evaluating the effectiveness of quantity prediction and diagnostic methods using actual data.

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顔画像を用いた個人識別についての研究が多く行なわれているが, いずれの研究においても, 処理対象となる画像は正面顔やその横顔の画像であり, 撮影時の顔の向きが識別精度に影響する.そのため, 被撮影者の頭部拘束条件が厳しいという問題がある.本研究では, 顔画像を用いた自動認証システム実現へのアプローチとして, 2台のカメラを利用し, 同時に取り込んだ画像群から人物正面顔の画像を検出する手法について検討した.実験の結果, ほとんどの場合において正面顔を検出できることが確認でき, 頭部の拘束条件が比較的緩い顔画像認証システム実現の可能性が示された.

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We have ever proposed pulmonary nodule clarity method in chest radiographs by controlling the pulmonary vessel (or its en face view) which is frequently extracted as false-positives. However, insufficient suppression of the clavicle, rib and peripheral pulmonary vessel shadows made difficult to detect true lung nodules. In this study, density alteration of the clavicle, rib and peripheral pulmonary vessel shadows was defined as back ground noise. We propose a new method to control back ground noise and further clarify pulmonary nodules by applying wavelet analysis and error diffusion method to our previous proposed pulmonary nodule clarity method. A radiologist evaluated the new images obtained by the proposed technique in a point of suppression of the back ground noise and visibility of the pulmonary nodules. In this evaluation of 117 images excluding "extremely subtle" and "obvious" from 154 images with nodules in the JSRT database, the back ground noise was sufficiently suppressed in 80.2％. The visibility of the pulmonary nodules was well improved in 88.0％, comparing with the previous pulmonary nodule clarity images. It became easy to find true lung nodules by suppression of the back ground noise. The proposed method is expected to be useful for detection of lung cancer nodules.

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