@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00075532, author = {坂部, 史生 and 村川, 正宏 and 小林, 匠 and 樋口, 哲也 and 大津, 展之 and Fumio, Sakabe and Masahiro, Murakawa and Takumi, Kobayashi and Tetsuya, Higuchi and Nobuyuki, Otsu}, issue = {3}, journal = {情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM)}, month = {Jul}, note = {手術室の状況を多面的に記録した映像を,リスクの発見に利用する取り組みが始まったばかりである.これを普及させるうえで,事後の映像チェックにかかる多大な手間と保存すべき映像のデータ量増加は解決すべき課題である.そこで本稿では,手術映像中の出現頻度が低い動作にリスクが潜んでいると仮定し,我々が提案したシーン適応型動画像圧縮法を適用することで,この2つの問題を同時に解決する.具体的には頻度が高い通常動作から逸脱する動作シーンほど高品質に,その他のシーンを低品質に保存することで,手術映像全体のデータ量を削減する.さらに高品質に保存されたシーンにしおりを付与することで,事後チェックの手間を大幅に低減する.8.5時間の手術映像を用いた実験の結果,データ量を約68.3%削減することに成功した., In this paper, we propose a surgery video archiving system which supports to find risks in long recorded surgery video. Assuming that the potential risks lie in the motions that infrequently occur, the system reduces the video data size according to a coding efficiency which is proportional to frequency of motion in the recorded data. Moreover, chapter marks are placed just before the positions of the infrequent motions to reduce reviewer's workload for the surveillance. We conducted experiments using 8.5 hours surgery video data to confirm effectiveness of the proposed system. The system could successfully reduce the data size by 68.3%.}, pages = {122--131}, title = {非通常動作検出によるリスク発見を支援する手術映像保存システムの提案}, volume = {4}, year = {2011} }