最適部分木選択による領域分割と大腸内視鏡画像への適用

摘要

本研究では，木構造による画像表現とヒストグラム特徴量を用いたテクスチャ画像の領域分割手法を提案し，大腸拡大NBI内視鏡画像の領域分割に適用する．NBI拡大所見分類に基づき，Bag-of-Visual WordsとSVMを用いたパッチ画像認識システム及び動画像の認識システムが提案されている．しかし，このシステムでは動画像の一部分のみを認識しているため，病変の状態を正確に把握することができない．そこで本研究では，tree of shapesとその木構造から作成されるヒストグラム特徴量を用いた領域分割手法を提案する．具体的には，木構造の中から領域分割に最適な部分木を選択するための閾値と識別器のパラメータを推定する同時最適化問題を解くことで領域分割を実現する．大腸拡大NBI内視鏡画像を用いた実験で，従来手法よりも高い分割性能が得られることを示す．