カラーウェーブレット特徴と畳み込みニューラルネットワーク特徴の融合を用いたビデオ内視鏡検査における 自動胃腸ポリープ検出システム

An Automatic Gastrointestinal Polyp Detection System in Video Endoscopy Using Fusion of Color Wavelet and Convolutional Neural Network Features
Mustain Billah, Sajjad Waheed, and Mohammad Motiur Rahman
International Journal of Biomedical Imaging 2017, pp.1-9 , Published 14 August 2017
“消化管ポリープはほとんどの場合,癌発生の前兆と考えられている.したがってポリープの早期発見と早期切 除は癌の可能性を低減させることが可能である.ビデオ内視鏡検査は,消化管ポリープに最もよく使用される診 断法である.しかし,それは内視鏡医のオペレータ操作に依存するため,人的要因がポリープの誤検出を招く可 能性がある.ポリープ検出におけるコンピュータ支援は,ポリープの誤検出率を低下させ,医師が注意を払うべ き最も重要な領域を見つけるのを助けることが可能である.本稿では,胃腸ポリープ検出の支援として自動シス テムを提案した.本システムは,内視鏡ビデオからビデオストリームをキャプチャし,その出力に識別されたポ リープを表示する.ビデオフレームのカラーウェーブレット(CW)特徴および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)特徴は,線形サポートベクトルマシン(SVM)に学習させるために抽出され組み合わされる.公共の標 準的なデータベースを用いた評価は,98.65 %の精度,98.79 %の感度,および 98.52 %の特異度を得,提案シス テムが最先端の方法よりも優れていることを示した.”