核領域を抽出するにあたり、異型細胞が比較的多く存在する点、境界不明瞭な核が比較的多い点、染色度の異なる濃い核と薄い核が存在する点を考慮して、次の3点に重点を置いた核領域システムを提案した。(i)任意の形状を抽出することが可能である。(ii)濃い核領域も薄い核領域も抽出することが可能である。これらの3点の実現のために、前処理として色相を利用したコントラスト強調を行い、部分画像分割法にラプラシアンヒストグラム法と大津の閾値法を組み入れた閾値決定法によって核領域抽出を行った。複数の核が重なり合って抽出された領域に対してWatershedアルゴリズムを用いた核分離処理を行った。悪性度の評価を行った。悪性度の評価は、医師の診断と強い相関があり、医療現場での使用が期待できる。胎児の検査を行う場合にエコー検査が用いられる.この検査は非侵襲的であり,リアルタイムの画像表示ができることから,胎児を診断するのに適している。この検査により胎児が頭の大きさから妊娠何週目かがわかり,また胎児に何らかの異常がないかどうかを確認することができる.しかし,エコー画像は画質が悪く患者から見てその画面のどの部分が頭なのかさえわからないことも少なくない.そこで,胎児の頭の部分などを自動的に抽出することが必要となる.ここでは,動的輪郭モデルSNAKEを用いて胎児の頭の形状を抽出した.また頭部の周囲長から妊娠何週目であるかを自動的に判別した.さらに今年度は、産婦人科医師が診断した結果と、形状抽出による妊娠週数の計算結果とを比較して、修士論文としてまとめた。(3)ブラインドセパレーションを用いた2楽器の演奏によるWAVEデータからのMIDIデータ自動作成この研究では8種類の楽器を対象として、任意の2楽器の演奏によるステレオのWAVEデータからのMIDIデータの自動作成を行った。自動採譜を行う際に楽器ごとに異なる閾値を設けたり、楽器の倍音情報をあらかじめ与えたりする必要が無いシステムを構築し、その有効性をコンピュータ・シミュレーション、室内での実環境実験を通して検証した。コンピュータ・シミュレーションでは、2楽器が同じ音高の音を演奏している状況や、オクターブ関係にある音が演奏されている状況も含めて4種類の混合条件の下で自動採譜を行った。ランダムな単音演奏同士の混合で96.0%-99.0%、ランダムな複音演奏とランダムな単音演奏の混合で93.8%-96.4%、オクターブ関係の音を含む複音演奏とその演奏と重なりを多く持つ単音演奏の混合で85.4%-92.5%といずれの場合においても高い精度で自動採譜を行えた。HJ法による音源分離が不十分な場合に分離度を改善する方法を考案し、分離が不十分なデータから5.93dB-7.93dBの改善を得ることができた。室内での実環境実験では、実際に本研究が使用される場面を想定した3通りの条件下で自動採譜を行った。ランダムな単音演奏同士の混合で71.6%-88.7%、ランダムな複音演奏とランダムな単音演奏の混合で71.9%-89.1%の採譜率を得ることができ、実環境においても本研究の自動採譜が有効であることを示せた。日本では,顔面神経麻痺の診断に40点法というものが用いられているが,麻痺の程度を時系列で見る場合に十分な結果が得られないことが知られている。そこで,画像処理の手法を用いて顔の特徴抽出を行い,顔面神経麻痺の指標を求めることを目的とした。昨年度までの研究では、「歯をイーと見せる」表情運動を行った場合特に唇の形状が誤認識されてしまうという欠点があった。同様な誤認識が他の表情運動でも起こり、結果として取得した画像の40%ほどの画像でしか評価値を得ることができなかった。今年度は、Godlove色差式を用いることによってご認識を減らすことに成功した。照明などの不確定要素があるにもかかわらず、8割以上の画像を解析することができた。証明などを工夫することによって実際の医療現場での使用も可能であると考えられる。耳鼻咽喉科では、内耳にできる聴神経鞘腫の病理診断は、CT画像およびMRI画像により病状の進行度を分類し、その治療方針を確立していくために重要とされている。医師によって異なっており、国際的定義が確立していないのが現状である。この研究では、三次元再構築により、腫瘍の立体形状を視覚的、数値的に把握し、聴神経鞘腫の形状パラメータを導出し、診断支援を行うことを目的とした。定義することができた。腫瘍輪郭データより三次元再構築を行い聴神経鞘腫の外形を三次元的に把握することができた。近年、ICカードやインターネットを利用した電子商取引が日常化してきている。こりに伴い、個人認証が非常に重要なものとなってきている。そこで本人であるかどうかを確認する方法として指紋や虹彩といった個人の生体情報を用いて本人を確認するバイオメトリックスという方法が注目されている。この研究では、高精度でありながら高コストのため高セキュリティ応用に限定されている虹彩認証に注目した。一般的な虹彩認証装置は虹彩を撮影し、虹彩画像の濃淡画像からアイリスコードを取得し、登録コードと入力コードのデータマッチングを行い本人判定を行っている。この研究では、虹彩の撮影を特殊な機器などではなく一眼レフカメラを用いて行うことから始めた。虹彩をテクスチャとして捉えて、テクスチャ解析から得られる特徴量のマッチングで本人判定を行った。結果として、80%の本人認証率が得られた。改善の余地があるが、不鮮明な虹彩画像でも、テクスチャ解析による分類がある程度まで可能であることがわかった。(8)測位環境及び捕捉衛星がGPS測位精度にもたらす影響GPSは米国国防総省により開発された人工衛星による測位システムである。GPSは手軽で信頼性の高い測位システムとして民間にも広く普及している。実際の測位では、測位点・時間によって計算に用いる衛星の配置が異なる。この研究では、測位実験・シミュレーションを行い、どのような誤差原因が測位精度に影響を与えているかを衛星配置という点に注目して考察した。衛星配置によって、測位計算に仰角の低い衛星を用いなければならない場合がある。このような場合、測位精度を悪化させることがあるということがわかった。増大するというのが原因である。シミュレーションでシフト方向を導き出すことができたことにより、今後、衛星配置から単独測位精度改善のための補正を行うことも可能である。この水疱が容易に破れびらんを形成する。現在、天疱瘡の診断ではカルテに紅斑の状況をスケッチし、その補足として簡単なメモを書く程度である。そのようなカルテでは病状を正確に記すのは難しい。病気の進行度を客観的に示すことができない。このように病気の進行度を示す客観的な指標がないため医師が経験に基づき診断を行っているのが現状である。そこで本研究は、背中にできた天疱瘡の画像より画像処理を用いて紅斑の面積・色を抽出し、これより天疱瘡の進行度を求めることを目的とする。実験から画像によっては、かなり精度よく紅斑を抽出することができた。これより紅斑の面積を正確に求めることができ、そしてその部分の色情報と合わせて進行度を計算することができた。以上より紅斑の定量として本研究の紅斑抽出法が有用であることがわかった。今後は医師とディスカッションを重ね、医師の診断に沿ように進行度の計算方法を改善していきたい。母斑細胞母斑および悪性黒色腫の形状特徴を客観的かつ定量的数値として求めるための研究の成果について報告した。両者の形状特徴の違いを検討し、核の形状特徴の相違に注目した特徴量を求めることとした。そこで、核領域抽出システムを作成し、母斑細胞母斑と悪性黒色腫の病理組織画像をサンプルとして核領域抽出実験を行った。その結果、本システムは母斑細胞母斑と悪性黒色腫の核領域のうち、ある程度の強度を持った境界に囲まれ、任意の濃度を持つ領域を抽出することが可能であることを確認した。重心までの距離の分散を提案し、本システムによる核領域抽出結果をもとにそれぞれの形状特徴の分布を求めたところ、両者の鑑別基準の定性的な記述に従う結果が得られた。したがって、これらの指標により母斑細胞母斑および悪性黒色腫の形状特徴を客観的かつ定量的な数値として表すことが可能である言える。このことにより、本システムが診断に有効な客観的指標として応用できる可能性があると考えられる。本システムの有効性を確認するためには、より広範囲のサンプルに対して適用することが必要である。WordPress.。