大腸内視鏡画像タイプ識別のためのSVM推定確率算出ハードウェア

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2015-11-24
• タイトル: 大腸内視鏡画像タイプ識別のためのSVM推定確率算出ハードウェア
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Probability Estimation Hardware on SVM for Type Identification of Colorectal Endoscopic Images
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 画像処理
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究院
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究院
• 著者所属: 広島大学大学院工学研究院
• 著者所属: JR西日本広島鉄道病院消化器内科／広島大学大学院ナノデバイス・バイオ融合科学研究所
• 著者所属: JR西日本広島鉄道病院消化器内科
• 著者所属: 広島大学大学院医歯薬保健学研究科内視鏡医学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Engineering, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Gastroenterology Hiroshima General Hospital of West Japan Railway Company / Research Institute for Nanodevice and Bio Systems, Hiroshima University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Gastroenterology Hiroshima General Hospital of West Japan Railway Company
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Endoscopy and Medicine Graduate School of Biomedical and Health Science, Hiroshima University
• 著者名: 岡本, 拓巳; 小出, 哲士; 清水, 達也; 杉, 幸樹; Anh-tuan, Hoang; 佐藤, 光; 玉木, 徹; Bisser, Raytchev; 金田, 和文; 吉田, 成人; 三重野, 寛; 田中, 信治
• 著者名(英): Takumi, Okamoto; Tetsushi, Koide; Tatsuya, Shimizu; Koki, Sugi; Anh-tuan, Hoang; Hikaru, Sato; Toru, Tamaki; Bisser, Raytchev; Kazufumi, Kaneda; Shigeto, Yoshida; Hiroshi, Mieno; Shinji, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年の大腸ガン患者数増加に対して我々研究グループでは，医師へ情報を提示し早期発見・早期治療を促す診断支援システム eCAD のハードウェア実装を目指している．システムでは，大腸 NBI 拡大内視鏡から得た大腸表面の画像特徴を用いて Full HD 全画面の病理タイプ識別を行う．本稿では，病理タイプ識別には，Support Vector Machine (SVM) を用いており，これを FPGA 上へ実装することで，ハードウェア実装の利点である並列処理を活かした高速なリアルタイム病理タイプ認識を目標としている．特に SVM における識別率算出部のハードウェア化について検証し，識別率のカットオフ値付近 0.45～0.55 をさらに細かく判断する 2 段階構成 LUT によるシミュレーションの結果，2 段目 LUT のテーブルサイズ 5bit を用いた実装が近似を行う前の識別性能と誤差 ±2%であることから eCAD に有効であることを確認した．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: With the increase of colorectal cancer patients in recent years, the needs of quantitative evaluation of colorectal cancer are increased, and the Computer-Aided Diagnosis (CAD) system which supports doctor's diagnosis is essential. Our goal is to develop a “eCAD system” for colorectal endoscopic images with Narrow Band Imaging (NBI) magnification findings. In this paper, we introduce an implementation of FPGA for type identification module which includes Support Vector Machine (SVM) architecture of the eCAD system. We also suggest a hardware-oriented method for probability estimation using 5-bit 2-stage look up table. Verification shows that the proposed probability estimation with 2nd stage in the range of 0.45 ～ 0.55 performs the same accuracy with software implementation.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11451459
• 書誌情報: 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM）; 巻 2015-SLDM-173, 号 22, p. 1-6, 発行日 2015-11-24
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8639
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会