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内視鏡画像からの奥行き情報提示による 視覚支援システムの開発
筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻 安藤竜太 福井幸男 三谷純 西原清一
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発表の流れ 研究の背景と目的 内視鏡動画像に適した奥行き推定手法 比較実験 提案 まとめ・今後の課題
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研究の背景(1/2) 内視鏡下手術とは 患者の体表面の小さな穴に内視鏡と手術器具 を入れ、内視鏡からの映像を元に行う手術
1.研究の背景と目的
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研究の背景(2/2) 内視鏡下手術の利点 内視鏡下手術の欠点 患者にとって低負担 手術時間の短縮 奥行き情報の欠如 手術器具による接触事故
1.研究の背景と目的
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研究の目的 奥行き情報提示による視覚支援システムの開発 目指すシステムは・・・ 奥行き情報を高精度で抽出できる リアルタイム性を持つ
目指すシステムは・・・ 奥行き情報を高精度で抽出できる リアルタイム性を持つ 医師に上手く提示する システム 1.研究の背景と目的
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内視鏡動画像に適した奥行き推定手法を提案
内視鏡動画像の特徴と 奥行き推定手法 内視鏡動画像の問題点・利点を理解 既存手法を理解 内視鏡動画像に適した奥行き推定手法を提案 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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内視鏡動画像の問題点1 鏡面反射の多さ 反射関数を用いた手法 関連研究: 複数枚の写真からの3次元形状と反射係数復元
Athinodoros S. Georghiades Department of Electrical Engineering, Yale University, New Haven, CT 06520, U.S.A. 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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奥行き抽出手法 注目点追跡 → 奥行き推定 手法 赤が手前 青が奥 時刻t 時刻t+⊿t 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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内視鏡動画像の問題点2 特徴点の少なさ 特徴点を使用した追跡 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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注目点追跡 一様に置いた注目点を使用 注目点追跡 結果 注目点 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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内視鏡動画像の問題点3 光源移動による注目点の輝度値変化 通常のブロックマッチング法 4 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 1 4 1
9 6 9 6 1 3 2 1 8 7 8 7 1 2 1 1 3 1 時刻t 時刻t+Δt 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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ブロックマッチング法の改良 勾配を利用 6 5 4 2 1 3 4 4 -1 2 3 2 -4 -2 -1 -2
3 4 4 -1 2 3 2 -4 -2 -1 -2 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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ブロックマッチング法の改良 結果 フレーム1 フレーム2 それでも、誤差を含む
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注目点追跡情報からの 奥行き推定 注目点追跡誤差に強い手法 疑似透視投影因子分解法 最小二乗法1 最小二乗法2 線形計算が可能 内視鏡動画像
内視鏡動画像 → 多視点画像群 2.内視鏡動画像に適した奥行き推定手法
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比較実験 計算機内の仮想物体による実験 追跡情報の誤差なし カメラ移動が自由 3.比較実験
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結果 計算時間 並進運動 に対する強さ 回転運動 疑似透視投影因子分解法 リアルタイム 約30ms 普通 誤差=0.96 誤差=0.90
最小二乗法1 速い 約0.50s 強い 誤差=3.1×10-5 弱い 誤差=2.6 最小二乗法2 遅い 約20s 誤差=0.27 誤差=0.30 ※誤差:奥行き偏差値の誤差 3.比較実験
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提案1 模擬手術では… 奥行きがわかりにくい箇所 は時間を掛けて慎重に手術していた 疑似透視投影因子分解法を使用 最小二乗法1を使用
最小二乗法2 計算時間 並進運動 に対する強さ 回転運動 疑似透視投影因子分解法 リアルタイム 約30ms 普通 誤差=0.96 誤差=0.90 最小二乗法1 速い 約0.50s 強い 誤差=3.1×10-5 弱い 誤差=2.6 最小二乗法2 遅い 約20s 誤差=0.27 誤差=0.30 ※誤差:奥行き偏差値の誤差 4.提案
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提案1 処理の流れ 開始 終了 精度 必要か 回転 含むか 最小二乗法2 因子分解法 最小二乗法1 YES NO 4.提案
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提案2 精度と計算時間の短縮 少数の注目点 注目点追跡 カメラ運動推定 全注目点追跡 2回目以降は 探索範囲が絞られる
注目点追跡の見直し(収束するまで) 2回目以降は 探索範囲が絞られる 4.提案
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今後の課題 画素単位より小さいレベルでの注目点追跡 医師への見せ方 直感的に奥行きがわかりやすいように 5.まとめ・今後の課題
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御清聴ありがとうございました
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