講演抄録/キーワード |
講演名 |
2013-11-07 15:20
大腸NBI内視鏡画像の領域分割 ○平川 翼・玉木 徹・Bisser Raytchev・金田和文・小出哲士・小南陽子・宮木理恵・松尾泰治・吉田成人・田中信治(広島大) MI2013-53 |
抄録 |
(和) |
本研究では,テクスチャ境界情報を用いない領域分割手法を提案し,大腸NBI内視鏡画像に適用する.大腸癌の早期発見のために,NBI拡大所見分類に基づいて,Bag--of--Visual WordsとSVMを用いた認識手法が提案されており,NBI動画像への拡張も行われている.しかし,このシステムでは動画像の中心部分しか認識していないため,病変の状態を正確に把握するために,画像全体で認識を行う必要がある.そこで本研究では,SVMの出力する事後確率をマルコフ確率場に用いることで領域分割を行う手法を提案する.実画像を用いた実験で,高い認識結果を得ることが出来ることを示す. |
(英) |
In this paper, we propose a texture image segmentation method by using SVM posterior probabilities with a Markov Random Field (MRF) framework for colorectal NBI image. Although several types may exist in a image, current system recognize only a part of it. To recognize the whole of a image, we use an MRF model to segment into each class. The performance of our MRF model is demonstrated on NBI endoscopic image dataset. |
キーワード |
(和) |
NBI内視鏡 / SVM / Bag--of--Visual Words / マルコフ確率場 / $alpha$-$beta$交換グラフカット / / / |
(英) |
NBI Endoscopy / Support Vector Machine / Bag--of--Visual Words / Markov Random Fields / $alpha$-$beta$ swap Graph Cut / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 113, no. 281, MI2013-53, pp. 39-43, 2013年11月. |
資料番号 |
MI2013-53 |
発行日 |
2013-10-31 (MI) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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MI2013-53 |