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研究テーマ
IT・IoT・AI・ロボティクス
学科の分類
情報科学部情報知能学科

微弱特徴の可視化によるX線画像診断

情報科学部

情報知能学科

画像処理研究室

神納貴生 准教授

社会インフラを支える工業製品など，簡単に停止して点検できないものは多く，それらは非破壊検査によって点検される．非破壊検査の一つとして，X線画像診断が挙げられる．X線は物体の透過率の違いにより内部構造を写し出せるが，X線が透過し難い金属などで覆われている場合，写し出せる内部構造の像は薄くはっきりとしないものとなる．これまで個別の工業製品に対するX線画像診断は熟練工の目視技術によって成り立っていたが，本技術は熟練工が確認する特徴を可視化して誰もが頑健に検査できるようにする．

想定されるニーズ

医用画像による診断や非破壊の工業製品の検査において，X線画像が活用されている．しかし，例えば他の組織と透過率の近い臓器の輪郭や金属で覆われた工業製品の内部構造のように，X線画像中の特徴として微弱な情報については，可視化する必要がある．

技術概要

画像を周波数帯域(多重スケール)に分解し，各スケールで異なる処理を適用することで，画像中の任意の特徴を可視化できる．なお，現在はあくまで特徴ベースなので，同じ特徴成分は強調される．

処理の適用例

・胸部のCR画像の例

各スケールでの処理を変更することで，可視化対象を調整できる．例えば，画像効果1では細い血管を，画像効果2では臓器や骨に隠れた太い血管を，画像効果3では臓器に隠れた背骨などを可視化している．

（※CR：コンピュータ・ラジオグラフィ）

 

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・工業製品のX線画像の例

企業との共同研究中の画像のため，詳細を省く．

 

 

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論文

「“Visualization based on HDR Image Processing for X-ray Inspection of Power Transmission Cable Joints」(2019)JinnoTakao『Jicable'19』

「Tone-mapping for an HDR surveillance system using SIFT features」(2013)JinnoTakao『EUSIPCO 2013』

「High Contrast Tone-mapping and its Application for Two-layer High Dynamic Range Coding」(2012)JinnoTakao『APSIPA ASC 2012』

研究者INFO: 情報科学部 情報知能学科 画像処理研究室 神納貴生 准教授

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