大腸内視鏡画像診断支援のためのBag-of-Featuresに基づく特徴量変換の高速化に対する考察

摘要

近年の大腸ガン患者の増加に伴い，大腸ガンの診断において効果的に医師の診断を支援するCAD （Computer-Aided Diagnosis）システムが求められている．本研究では大腸NBI（Narrow Band Imaging）内視鏡画像における局所特徴量から病理タイプを識別し，医師にその情報を提示する大腸NBI拡大内視鏡画像診断支援システムの開発を行っている．特に，Full HD（1920×1080）の内視鏡画像を医師に対してストレスなく処理を行うためには，レイテンシ1sec以内で処理の完了が必要である．そこで，Bag-of-Features（BoF）のアルゴリズムに基づき特徴量をVisual-Word（VW）ヒストグラムに高速に変換するシステムのハードウェア実装を行っている．本稿では，限られたFPGAハードウェアリソースで実装を行うための，リソースの削減と高速化を目指したハードウェア向けのアルゴリズムの改良について述べる．そして複雑な領域を識別するために複数のScan Window（SW）サイズのリアルタイム処理を実現する高速なVWヒストグラム作成方法を提案する．