指爪郭部における毛細血管形状特徴の自動検出
抄録
<p>毛細血管と健康に深い関係があることが報告されており，非侵襲的な糖尿病の進行度合いの評価方法として指爪郭部の毛細血管形状が提案されている．この方法は臨床現場での導入が試みられているが医師が目視で判定するため，評価に時間を要するという課題がある．そのため毛細血管形状画像の自動分類手法が必要とされており，本研究では画像における毛細血管形状の特徴抽出を行い，機械学習により形状を自動分類する手法を提案する．毛細血管の形状学的パターンはヘアピン，蛇行，捻転の3種類に分けられる．実験では血管スコープ（GOKO Bscan-Z：GOKO映像機器株式会社）を用いて指爪郭部の毛細血管を撮影した．得られた画像に対して前処理に血管以外の背景ノイズの除去と血管のみを抽出する処理を行った．これによって取得した血管画像から血管１本ずつトリミングし，血管面積割合，回転角度の絶対値，切り出し画像を2×2と1×3に分割した時の各面積比率の以上9項目を学習データとした．血管画像の正解ラベルは実験者が目視で判定した．機械学習にはk近傍法を用い，データ9項目と3つの形状分類データを合わせたものを教師データ0.7，テストデータ0.3を無作為に分けたものを使用した．9項目の全組み合わせを100回行い正答率の及び項目ごとの寄与率を算出した．結果として正答率は最高82.8%，最低59.2%であり，自動分類手法の提案ができた．</p>
収録刊行物
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- 生体医工学
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生体医工学 Annual61 (Abstract), 252_2-252_2, 2023
公益社団法人 日本生体医工学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390017345590614912
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- ISSN
- 18814379
- 1347443X
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可