画像認識技術

呼吸により体内で動くがんに対する放射線治療では、がんの近くに金属のマーカを留置し、X線透視画像を利用してマーカ位置を把握することで、精度の高い照射をおこなう動体追跡治療が実現されています。また、CT画像中のマーカを目印にして位置決めや治療に応用する方法もあります。いずれも、X線画像中のマーカ位置を画像認識により取得する必要がありますが、非球形状のマーカの場合は動きにともなって見た目の形状が変化することもあり、一般的なテンプレートマッチングでは認識が困難な場合があります。
本研究室では、高精度なマーカ画像認識手法として、Deep Learning 技術にもとづいて、大量のマーカ画像と背景画像を利用した分類ネットワークを作成し、出力される分類スコアを利用してマーカ位置を決定する方法について研究を進めています。また、実験的にあらゆる形状のマーカ画像を様々な背景画像で得ることは困難であることから、学習に必要な画像データを人体のデジタルデータをもとにして合成する方法も検討しています。