@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00174537,
 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},
 book = {DAシンポジウム2016論文集},
 issue = {21},
 month = {Sep},
 note = {近年の大腸ガン患者数の増加に対して，本研究では病状を定量的に評価し医師の診断を支援する大腸 NBI 拡大内視鏡画像診断支援システム （eCADシステム） の実現を目指している．本稿では，大腸 Narrow Band Imaging（NBI） 拡大内視鏡 Full HD（1920×1080 pixel） 画像に対して，局所特徴量から病理タイプを識別する，Support Vector Machine（SVM） を用いたタイプ識別部を FPGA 上で実装し，特徴抽出部および特徴変換部をソフトウェア上に実装した，ハードウェア・ソフトウェア協調設計による診断支援システムについて述べる．実装評価の結果，Scan Window あたりのタイプ識別部の処理時間は約 0.06msec とソフトウェア実装と比較して約 2.7 倍の高速化が確認できた．, 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 CAD system for colorectal endoscopic images with Narrow Band Imaging (NBI) magnification findings. We call the system “eCAD system”. In this paper, we introduce a hardware-software co-designed eCAD system for colorectal endoscopy with Support Vector Machine (SVM). The system is implemented the SVM on FPGA, and feature extraction module and feature transformation module are implemented on PC. As an estimation result, we achieved that the type identification module is about 2.7 faster than software implementation.},
 pages = {110--115},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {ハードウェア・ソフトウェア協調設計によるSVMを用いた大腸内視鏡診断支援システム},
 volume = {2016},
 year = {2016}
}