大腸NBI拡大内視鏡画像のリアルタイム診断支援のためのアーキテクチャの開発

摘要

近年の大腸癌患者の増加に伴い，効果的な診断支援システムが求められている．本研究では，大腸NBI（Narrow Band Imaging）拡大内視鏡画像診断支援Computer-Aided Diagnosis（CAD）システムのリアルタイム処理のためのアーキテクチャを提案する．提案手法はBag-of-Features（BoF）に基づき，特徴量抽出部にDense Scale-Invariant Feature Transform（D-SIFT）を採用し，タイプ識別部にはSupport Vector Machine（SVM）を用ている．リアルタイムでFull HD（1920×1080pixel）の高解像度画像の処理にはFPGA実装による高速化と搭載するアルゴリズムの識別精度のトレードオフを考慮して最適化を行う必要がある．本稿では特徴量抽出，特徴量変換，及び，タイプ識別の3つの処理に対してハードウェア向けアルゴリズムを提案し，シミュレーションによりその有効性を示すとともに，アーキテクチャ設計とFPGA実装の結果について報告する．