@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00146148,
 author = {岡本, 拓巳 and 小出, 哲士 and 清水, 達也 and 杉, 幸樹 and Anh-tuan, Hoang and 佐藤, 光 and 玉木, 徹 and Bisser, Raytchev and 金田, 和文 and 吉田, 成人 and 三重野, 寛 and 田中, 信治 and Takumi, Okamoto and Tetsushi, Koide and Tatsuya, Shimizu and Koki, Sugi and Anh-tuan, Hoang and Hikaru, Sato and Toru, Tamaki and Bisser, Raytchev and Kazufumi, Kaneda and Shigeto, Yoshida and Hiroshi, Mieno and Shinji, Tanaka},
 issue = {22},
 month = {Nov},
 note = {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．, 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.},
 title = {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},
 year = {2015}
}