研究テーマ > カプセル内視鏡の診断支援技術

研究概要

Because capsule endoscopy can be used for visual, non-invasive examinations of the small bowel, it recently has become widely used. However, as a CE progresses along the gastrointestinal tract, it collects vast quantities of images that make diagnoses very time-consuming tasks. To address this problem,our research concentrates on computational approaches for anomaly detection and provides feasibility of computer-aided diagnosis for clinical diagnosis.
カプセル内視鏡は、視覚化、高精度、放射線の被曝なしなどのメリットを持つため、カプセル内視鏡による消化管検査(特に小腸検査)が世界中に広がっている。しかし、消化管を通過して検査を実施する際に、大量な画像を撮影するので、画像データの分析、判断に踏まえる診察は時間かかる作業となり、医師の診断負担や病変の見落としのリスクが大きい。この課題に対して、我々がカプセル内視鏡画像から異常を自動検出できる診断補助システムを目指している。

CE
capsule endoscopy(PillCam® by Given Imaging Ltd.)

CE samples
capsule endoscopy images(左から右へは正常腸壁、残渣、腫瘍、管腔、胆汁、出血)

To realize the computer-aided diagnosis,it is essential to advance applicable image processing and pattern recognition technologies.
当研究室では、上記の診断支援システムを実現するために、撮影された画像をコンピューターにより理解しやすくするための画像処理技術や、人間のように画像を正しく理解できるパターン認識技術という二つのコア技術に関する研究に取り組んでいる。

Anomaly detection
Example process of anomaly detection

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発表実績

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