大腸内視鏡画像のタイプ識別に適したSVMのFPGA実装

情報処理学会

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タイトル別名
  • Effective Implementation of SVM in the FPGA for Type Identification with Colorectal Endoscopic Images

抄録

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，eCAD システムの処理モジュールである，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の FPGA 実装について述べる．実装の結果，eCAD システム全体でスループット約 16 fps，レイテンシ約 61 msec （動作周波数 100 MHz）での動作見積が得られ，医療現場からの要求性能 （スループット 1～5 fps，レイテンシ 1 秒以下）を満たすことが可能であることを示す．

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 an implementation for FPGA of type identification module which includes Support Vector Machine (SVM) architecture for the eCAD system. As an estimation result, we predict that the system possible real-time processing on throughput about 16 fps and latency 61 msec. at 100 MHz. This means that the system satisfies the requirement from clinical doctors (processing speed : 1-5 fps, latency : less than 1 sec.).

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1050011097173140608
  • NII論文ID
    170000150778
  • Web Site
    http://id.nii.ac.jp/1001/00144776/
  • 本文言語コード
    ja
  • 資料種別
    conference paper
  • データソース種別
    • IRDB
    • CiNii Articles

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