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ホームトモグラフィー画像の3次元可視化プログラムの作成
SDGsの分類
研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報システム学科

トモグラフィー画像の3次元可視化プログラムの作成

情報科学部

情報システム学科

Scientific Visualization研究室

鎌倉快之 准教授

医用画像処理可視化

X線CTやMRIなどで撮影したトモグラフィー像(断層画像)の中から,注目領域だけを検出したり,立体構造を想像することは容易ではありません.画像処理技術や手法の応用により,注目領域のセグメンテーションとラベリング,立体構造の再構成を行い,三次元可視化するためのソフトウェアの開発に取り組んでいます.

トモグラフィー像からの3次元化の流れ

・検討,導入しているセグメンテーション法

動的輪郭法Snakeの応用として提案したR-Centipede法を用いた輪郭抽出例.エッジの検出には極小領域の平均や分散といった統計情報を利用しています.

画像領域分割法として広く用いられているWatershed法やその拡張法であるRandom Walker法の拡張に取り組んでいます.具体的にはシードの自動配置,枝状領域への最適な適用方法の検討,深度方向情報の利用などです.

・3次元可視化例

  • 超高圧電子顕微鏡による緑藻のトモグラフィ像からの3次元再構成例(上左)
  • ヒトの下半身のMRI画像からの3次元再構成例(上右)
  • マウスの頭部X線CT画像からの3次元再構成像の編集例(下 ※独自開発ソフト)

・3Dプリント例

  • マウスの頭部CT画像から骨領域だけを抽出し3次元化したもの(上)
  • ゴム製の球体の電子顕微鏡像を3次元化したもの(下左)
  • 緑藻の電子顕微鏡像から外郭と内部構造の一部を3次元化したもの(下右)

論文

「A Novel Approach for Investigating Upper Airway Hyperresponsiveness Using Micro-CT in Eosinophilic Upper Airway Inflammation such as Allergic Rhinitis Model」(2019)Van BuiDan『Biomolecules』9(7)p.252.

「HawkC: computer-aided 3D visualization and analysis software for electron tomography(IMC2014発表論文一覧) -- (Type of presentation : Oral)」(2014)MidohYoshihiro『大阪大学超高圧電子顕微鏡センター年報』43p.33-35.

「R-centipede モデルを用いたトモグラフィー電子顕微鏡像からの輪郭抽出の高速化手法」(2013)鎌倉快之『医用画像情報学会雑誌』30(4)p.95-100.

研究者INFO: 情報科学部 情報システム学科 Scientific Visualization研究室 鎌倉快之 准教授

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追従制御系を構成する際、制御対象の伝達関数に対して、その逆数を前置補償器として用いる方法が考えられる。この補償器は微分器を含み、その部分をインタラクタという。一入出力系では、インタラクタは伝達関数の相対次数を有する多項式とすればよい。しかし、多入出力系においてはインタラクタは多項式を要素とする行列になり、伝達関数の相対次数以外に、そのパラメータにも依存するため導出も難しい。本研究では、出力数が入力数よりも多い系に対してインタラクタに関連する様々な問題、例えば特異な重みを有するLQ問題の解の陽表現、最大非可観測化問題、状態フィードバックにより逆インタラクタ化、不変零点の計算法などを考える。特にLQ問題に関しては、特殊な重みを用いることによりRiccati方程式の解が容易に得られるのであるが、その解法を(インタラクタと直接関係はないが)状態フィードバックによる有限整定制御、双対問題としての特異な重みを有するフィルタリング問題に応用できる。

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田岡 育恵

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村田 理尚

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横山 奨

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中西 真悟

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+4
小林 正治

リサイクル可能なエーテル系溶媒を用いる環境適合型有機合成法

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本田 澄

画像認識 AI はどこを見ているの?

さまざまな画像認識AIが提案されていますが、画像のどこを見て認識しているのでしょうか?本研究ではAIの認識箇所を特定する技術であるGrad-CAMを利用して認識箇所を可視化し、どこを見て認識しているかを調べました!その結果から次の提案を考えています。1)画像認識AIの精度比較のために、人間が画像を認識している特徴的な箇所とAIの認識箇所を利用する。2)長年の経験や勘が必要な画像識別技術をAIで再現し、無意識に利用していた画像の特定箇所を明らかにする。

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