2024-03-29T18:20:37Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001448072023-11-14T00:51:14Z06164:06165:07651:08320
全画面大腸内視鏡画像に適したリアルタイム特徴量抽出のFPGA実装FPGA Implementation of Real-time Feature Extraction for Full HD Colorectal Endoscopic Imagesjpn設計事例http://id.nii.ac.jp/1001/00144774/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=144807&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2015 by the Information Processing Society of Japan広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所広島大学工学研究科広島大学工学研究科広島大学工学研究科JR西日本広島鉄道病院消化器内科/広島大学ナノデバイス・バイオ融合科学研究所JR西日本広島鉄道病院消化器内科広島大学大学院医歯薬保健学研究科内視鏡医学清水, 達也小出, 哲士Anh-Tuan, Hoang杉, 幸樹岡本, 拓巳佐藤, 光玉木, 徹Bisser, Raytchev金田, 和文吉田, 成人三重野, 寛田中, 信治本稿では大腸 NBI 拡大内視鏡観察により得られる大腸粘膜表面の微細血管模様を特徴量とし,病理識別を行う診断支援システムの構築を目指す.最適な診断支援のためには全画面で処理を行う必要があり,高速な処理のためにハードウェアへの実装を行う.本稿では乗算器や除算器をシフトと加算器で代用し,パイプライン化によりストリーミング処理を可能とした,ハードウェア向け D-SIFT 特徴量抽出アーキテクチャを FPGA 実装した結果について述べる.実装の結果,最大動作周波数 170 MHzレイテンシ61 msec @ 100MHz,スループット16 fps @ 100MHz を達成し,リアルタイムでの全画面特徴量抽出を実現した.This paper shows the implementation for feature extraction of fine vascular patterns of the large intestine mucosa surface taken by NBI magnifying endoscope. It aims to build a diagnostic support system for pathology identification. The implementation in hardware supports for high performance processing of Full HD image. Instead of using complex multipliers, dividers, the implementation uses shifters and adders only. The pipeline implementation is suitable for stream processing. Results of D-SIFT feature extraction module implementation on FPGA shows that the implementation meets requirements of latency and throughput from medical doctors.DAシンポジウム2015論文集201571762015-08-192015-08-14