ワイヤレスカプセル内視鏡動画における出血フレームと領域検出

Bleeding Frame and Region Detection in the Wireless Capsule Endoscopy Video
Yixuan Yuan, Baopu Li, Max Q.-H. Meng
IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ( Volume: 20, Issue: 2, March 2016 )

“ワイヤレスカプセル内視鏡(WCE)は,患者の全ての消化器の非侵襲かつ無痛の直接視覚検査を可能にする.しかし,臨床医による大量の画像検討には長時間費やさなければならない.そこで医師の負担を軽減する為のコンピュータ自動支援システムが求められている.本論文では,色特徴量抽出手法を提案し,動画から出血フレームを判別する.加えてその画像から出血領域の特定を行う.我々の提案は二つのシステムに基づいて構成されている.まず,WCE画像の色情報を活用し,画像上でk-meansクラスタリングを用いてクラスタ重心を求め,色ヒストグラムを用いてWCE画像の特徴量を算出する.続いて,SVM(Support Vector Machine)とK近傍法を適用し,WCE動画のフレーム状態を評価する.総合的な実験結果としては,YCbCr色空間,クラスタ数80,およびSVMを用いることで最も優れた分類性能が得られることを実証した.達成された分類性能は,精度95.75¥%,AUCが0.9771に達し,提案手法が出血フレーム分類のための高い性能を誇ることを立証した.
続いて,出血領域を強調するための2段階特徴抽出手法を提案する.第一段階は,異なる複数のカラーチャンネルで作成され,第二段階でより視覚的なコントラストが得られる出血領域を強調する.適切な融合と閾値にしたがって領域を特定する.定量的および定性的結果は,本手法が出血領域を正常に判別可能であることを示す.”

顔識別のための部分空間解析を用いたブレ除去推論

Facial Deblur Inference Using Subspace Analysis for Recognition of Blurred Faces
IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.33, 2011, pp.838-845
20160803 goto

本論文では,顔画像のブレ除去を用いて劣化した顔画像を識別する新規手法を提案する.顔にぼかしの処理を 表す点広がり関数 (Point Spread Function:PSF) を推定する方法である.単一の顔画像から PSF を推測することは 不良設定問題である.本稿は問題をより扱いやすくするためにぼやけた顔画像のトレーニングセットから学習する. また,同じ PSF によって劣化ぼけ画像が互いに類似しているよう特徴空間を構成する.本手法はこの特徴空間に おける事前定義された PSF のセットの事前知識を表す統計モデルを学習する.末知のボケクエリ画像は,各モデ ルと比較され最も近いものは,PSF の推定のために選択される.クエリ画像はそのモデルに対応する PSF を使用 してボケ除去の識別が行なわれる.本稿は大規模な顔画像のデータベース (FERET) を用い既存手法に比べての認識性能 の向上を示す.さらに位相量子化で提案された顔の不鮮明さを除く推論を組み合わせた LPQ メソッドによりさら に性能を向上させることができる方法について説明する.