Colposcopy is an essential examination tool to identify cervical intraepithelial neoplasia (CIN), a precancerous lesion of the uterine cervix, and to sample its tissues for histological examination. In colposcopy, gynecologists visually identify the lesion highlighted by applying an acetic acid solution to the cervix using a magnifying glass. This paper proposes a deep learning method to aid the colposcopic diagnosis of CIN by segmenting lesions. In this method, to segment the lesion effectively, the colposcopic images taken before acetic acid solution application were input to the deep learning network, U-Net, for lesion segmentation with the images taken following acetic acid solution application. We conducted experiments using 30 actual colposcopic images of acetowhite epithelium, one of the representative types of CIN. As a result, it was confirmed that accuracy, precision, and F1 scores, which were 0.894, 0.837, and 0.834, respectively, were significantly better when images taken before and after acetic acid solution application were used than when only images taken after acetic acid solution application were used (0.882, 0.823, and 0.823, respectively). This result indicates that the image taken before acetic acid solution application is helpful for accurately segmenting the CIN in deep learning.

Acoustic distance measurement (ADM) has been proposed as an accurate method by which to measure distances. The ADM method is based on the phase interference between the transmitted and reflected signals. However, the presence of ambient noise degrades the ranging performance. In previous studies, the noise component has been reduced by using three microphones in a noisy environment and applying independent component analysis or generating two difference signals from three observed data. The present paper describes a new, more compact, and practical method by which to reduce the ambient noise and perform ranging using only two adjacent microphones. Specifi-cally, the noise component is reduced by generating a difference signal between the two observations in a noisy environment. Then, the distance is estimated by applying the cross-spectrum method with the difference signal as the input and one of the observed signals as the output. Furthermore, the influence of noise is reduced by applying mask processing to the obtained result. The effectiveness of the proposed method was confirmed in a real room for a signal-to-noise ratio (SNR) of −10 dB. The results showed that the SNR for the difference signal was improved and the estimated distance agreed well with the true value, indicating the effectiveness of the proposed method.

Under ideal conditions with low noise, the acoustic distance measurement (ADM) method using the cross-spectrum for adjacent 2ch observations shows sufficient distance estimation performance. Increasing noise will deteriorate the distance estimation performance. To reduce noise, even if complex ICA is applied to adjacent 2ch noisy observations, sufficient separation performance for distance measurement cannot be exhibited, because the microphones are too close. Thus, if the ADM method using the cross-spectrum is applied to the separated signals of the adjacent 2ch noisy observations, an incorrect distance near 0 m is estimated because of the effect of measurement system. Therefore, by increasing the number of microphones (which increases information and can be expected to improve the separation performance), and applying complex ICA to improve the separation performance, ADM using the cross-spectrum for the new separation signals is proposed. This method enables us to obtain distance estimation that eliminates both environmental noise and the effect of the measurement system. The validity of the proposed method is also verified with the experiment of the actual distance measurement. As a result, it was found that the distance 1 m to the target can be measured under the noise of SNR (Signal to Noise Ratio) -10 dB.

© 2020, ICIC International. All rights reserved. In various fields, the distance to a target is important information. An acoustic distance measurement (ADM) method based on interference between transmitted and reflected waves using audible sound has been proposed. Environmental noise inevitably contaminates observations, and countermeasures against noise are indispensable. Synchronous addition is a method of reducing noise, but this method requires multiple measurements, and correct results cannot be obtained if the sound environment changes. There is also an attempt to reduce noise based on independent component analysis (ICA) using two-channel (2ch) observation signals. In the present study, the goal is to perform distance estimation in a single measurement under high noise. Signal separation by complex ICA using 2ch microphones (mic’s) is less accurate when the mic’s are closer than the sampling interval. In other words, it is difficult to obtain an accurate separation result only using two mic’s. Therefore, ICA is applied to two sets of two signals among 3ch observation signals with one additional mic, and after restoring two ranging signals to the mic positions, the ADM method using the cross-spectral method is applied. Finally, in order to confirm the effectiveness of the proposed method, this method is applied to an actual sound environment.

© 2018, ICIC International. All rights reserved. The distance to a target is fundamental information required in many engineering applications. We have previously proposed two acoustic distance measurement (ADM) methods, one based on the phase interference between transmitted and reflected waves and the other using a cross-spectral technique. However, the former method is affected by the components of the measurement system. Furthermore, although the latter method mitigates the influence of the measurement system by applying the cross-spectral method to the recordings obtained by two-channel microphones, this method is sensitive to ambient noise. Therefore, we have also proposed a third ADM method applying the cross-spectral technique to different signals. This method estimates the distance to a target using the cross-spectrum of the actual observation and a pseudo-observation, which is the convolution of a pre-estimated impulse response and the dry source signal. Using the pseudo-observation as an input signal in the cross-spectral method makes this method robust against ambient noise. This paper presents a fundamental study on the proposed ADM method using the cross-spectrum of the actual and pseudo observations. In this study, this method was implemented in a prototype system using a microcontroller. The validity of the method was confirmed by applying it in an actual sound field, and the robustness of the prototype system in which the ADM method was implemented against noise was demonstrated.

© 2018 ICIC International. The distance to targets is fundamental information in many engineering applications. Recently, an acoustic distance measurement (ADM) method has been proposed based on the interference between transmitted and reflected waves, but this method requires the Fourier transform to be applied twice. The ADM method, in which a linear chirp for which the frequency changes linearly with time is adopted as a transmitted sound, has been proposed to reduce the number of applications of the Fourier transform to one. However, due to the influence of the transfer characteristic of a measurement system that includes a loudspeaker and a microphone, the ADM method often estimates a spurious short distance that is different from the true distance. In order to reduce the number of applications of the Fourier transform and eliminate the adverse effect of the measurement system, an ADM method that uses a Hilbert filter has been proposed. In this method, a Hilbert transform filter is used to obtain the analytic signal of a linear chirp for the cross-spectrum. Although this method can theoretically measure distances even when there are multiple targets, its feasibility has not been confirmed. The present paper describes the feasibility of the chirp-based ADM method for multiple targets. We confirmed the validity of the chirp-based ADM method for multiple targets through computer simulation and by applying the method to an actual sound field.

<p>This paper describes a noise reduction method for acoustic distance measurement using cross spectrum between 2ch observations, constructing analytic signal based on cosine and sine linear chirp sound. Specifically, synchronous addition is applied to observed signals themselves or to their cross spectrum.</p>

In many engineering fields, it is very important to measure the distance and velocity of a moving target. In order to measure the distance to a stationary target, we previously proposed an Acoustic Distance Measurement (ADM) method that is based on the interference between the transmitted and reflected waves. However, due to the Doppler effect, that ADM method results in measurement errors when the target is moving. In this paper, we propose a distance and velocity estimation method for targets moving at a constant velocity; it can be used at short range, and it is based on the interference of the reflection of a single linear chirp. In particular, we introduce frame processing to the measurement of the distance to a moving target. That is, the velocity of the moving target is first estimated by considering the estimated distances in each short interval; the initial position and the distance to the moving target are then evaluated. We confirm the validity and effectiveness of the proposed method through computer simulations and experiments.

<p>Ultrasonic waves were very often used to measure the distance to a target. Authors proposed a distance measurement method based on phase interference between the transmitted and reflected audible sounds. This paper describes a new trail on the distance measurement using ultrasonic waves for close range by using a single transducer.</p>

<p>The sound source localization problem (identifying the distance and the direction from sound source) has been important in various engineering fields and many approaches have been developed, e.g., MUSIC (MUltiple SIgnal Classification). However, they often require a microphone array with multiple microphone elements to obtain such information. Meanwhile, since the distance to a target is also important, many distance measurement methods with sound have been proposed. We proposed an acoustic distance measurement (ADM) method based on interference between transmitted and reflected waves, which could measure distance at a short range. Existing ADM methods based on interference make errors due to the measuring system from the loudspeaker to the microphone. To remove the effect of the measuring system, a cross-spectral analysis was applied to the observed wave and the pseudo-observed wave, convolving the transmitted wave with the impulse response of the measuring system a priori measured. Attaching a microphone to a target causes multiple reflections (interference between the sound source and the target). This paper describes a method based on the phase interference to estimate the distance between a sound source and a target (reflector), using a single-channel cross-spectrum between the observed and the pseudo-observed waves. The validity and effectiveness of the proposed method is confirmed through simulation and experiment.</p>

The acoustic distance measurement(ADM) method based on phase interference has been proposed. However, it becomes difficult for ADM to measure the distance to target shorter than distance resolution. Though the principled method for close range has been also proposed by introducing analytic signal, the measurement performance was degraded by the DC component of the power spectrum. This paper describes a new trail on the ADM with 2 ch microphones for very close range measurement by estimating and removing the DC component.

The distance estimation method based on interference of linear chirp sound has been proposed. However, the measurement performance was degraded by additional noise. In this paper, we expand the method to a method that is robust to noisy environments by introducing a concept of synchronous addition and spectral subtraction. Finally, we confirm the validity and effectiveness of the expanded method through experiments.

In many engineering fields, distance to target is very important information. Typical distance measurement methods use time delay between transmitted and reflected waves, but it is difficult to estimate short distance. On the other hand, a method for measuring short distances using a standing wave, which is generated by phase interference of transmitted and reflected waves, is known in the field of microwave radar. This method is given in a very simple form such that the distance between microphone and target is estimated as a peak value of the range spectrum, which can be obtained by Fourier transform of the power spectrum of the observed wave. However, since the minimum measurable distance depends on the bandwidth of the transmitted wave, the shorter distance measurement requires the wider bandwidth of the transmitted wave. This paper describes a new distance estimation method measurable from 0m based on the phase interference of transmitted and reflected audible sound. More concretely, we introduce an analytic signal instead of the power spectrum and examine the validity and effectiveness of our method by applying it to an actual sound field. © 2012 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

In robot sensors and security systems, both range and velocity to a moving target are very important. In this paper, we propose a method to estimate both range and velocity based on the phase interference of subband-divided and timedelayed impulse sound to a moving target in a short range. Evaluation experiments revealed that the proposed method was valid because the proposed method was measurable both range and velocity to a moving target. © 2012 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

我々はこれまで,可聴音域に拡張した送信波と反射波の位相干渉に基づく近距離推定法について検討してきた.本研究では,対象物のある環境とない環境での同期収録信号をスペクトル減算することで,バックグラウンド要素を除去する音響測距法を検討する.

In many engineering fields, distance to targets is very important. General distance measurement method uses a time delay between transmitted and reflected waves, but it is difficult to estimate the short distance. On the other hand, the method using phase interference to measure the short distance has been known in the field of microwave radar. Therefore, we have proposed the distance estimation method based on interference between transmitted and reflected audible sound, which can measure the distance between microphone and target with one microphone and one loudspeaker. However, the distance measurement performance of the proposed method was degraded by additional noise in noisy environment. In this paper, the acoustic distance measurement method based on the interference between the transmitted wave and the reflected waves is expanded to a noise-robust method in a noisy environment. In order to measure distance in a low-signal-to-noise ratio (low-SNR) environment, we introduce a concept from synchronous addition and spectral subtraction to the proposed method. Evaluation experiments in a real environment reveal that the proposed method was valid and effective because the proposed method could measure distance in a low-SNR environment. © 2011 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

In this paper, a novel method is proposed to extract the yarn positional information for the structure analysis of a textile fabric from its three-dimensional (3D) image obtained from its X-ray computed tomography (CT) images. In this paper, the sequence of the points on the yarn centerline is defined as the yarn positional information. The sequence is extracted by tracing the yarn. The yarn is traced using the yarn direction obtained by estimating the directions of its filaments and averaging the estimated filament directions. The filament direction is estimated by correlating the filament part in the 3D CT image with a 3D filament model. The trajectory of the yarn tracing corresponds to the yarn positional information. The validity of the proposed method is discussed by experimentally applying the proposed method to a 3D CT image of a plain knitted fabric. Furthermore, the usefulness is discussed through an experiment, in which the proposed method is applied to a 3D CT image of a plain woven fabric, which is made of a two-folded yarn.

In many engineering fields, distance to targets is very important. General distance measurement method uses a time delay between transmitted and reflected waves, but it is difficult to estimate the short distance. On the other hand, the method using phase interference to measure the short distance has been known in the field of microwave radar. Therefore, we have proposed the distance estimation method based on interference between transmitted and reflected audible sound, which can measure the distance between microphone and target with one microphone and one loudspeaker. In this paper, we propose talker localization method based on distance estimation using phase interference. We expand the distance estimation method using phase interference into two microphones (microphone array) in order to estimate talker position. The proposed method can estimate talker position by measuring the distance and direction between target and microphone array. In addition, talker's speech is regarded as a noise in the proposed method. Therefore, we also propose combination of the proposed method and CSP (Cross-power Spectrum Phase analysis) method which is one of the DOA (Direction Of Arrival) estimation methods. We evaluated the performance of talker localization in real environments. The experimental result shows the effectiveness of the proposed method. © 2010 the Institute of Electrical Engineers of Japan.

In many engineering fields, distance to target is very important information. As a typical method, distance is estimated by measuring time delay between transmitted and reflected waves. However, it is difficult to estimate short distance by a method like this. On the other hand, a method using standing wave to measure short distances has been known in the field of microwave radar. We have applied this method to distance estimation using audible sound and shown the validity of that through our simulations and experiments. In this paper, we present the prototype system for distance estimation in which this method is implemented, and evaluate the performance of this system by experiments in actual sound field. © 2009 The Institute of Electrical Engineers of Japan.

We propose a novel automatic weave diagram construction method from yarn positional data of woven fabric. In this work, a set of yarn positional data implies a sequence of center points of a yarn obtained using the yarn tracing method proposed in our previous study. For constructing the weave diagram, the sets of yarn positional data are first divided into warp and weft based on the gradient of a line, which approximates the yarn positional data. The intersections between warp and weft are then calculated using the approximated lines. Then the weave diagram is constructed by comparing the warp positions with the weft positions at all the intersections. The effectiveness of the automatic weave diagram construction method is confirmed by experimentally applying this method to the yarn positional data of a double-layered woven fabric.

編物の組織分解自動化のため、X線CT(Computed Tomography)を利用した編物の構造分析を行う。本論文では、従来法では分析が難しい編物を対象とする。本研究では、糸モデルとCT画像による3次元ボクセルデータとの相関を計算することで糸の方向を推定する3次元糸モデル相関法を提案する。本手法を利用することで糸を追跡し、糸心線点列を推定する。実際のネット編物に本手法を適用し、編物の糸心線点列が推定できることを確認するとともに、各糸を独立に表示した。

In this paper, a novel method for analyzing a woven fabric structure, particularly a multi-layered one, is proposed to obtain positional information regarding each yarn of a sample woven fabric using X-ray computed tomography (CT) images. It can reconstruct a positional relationship between the yarns. The positional information is defined as a sequence of points on the center line of each yarn of the sample in this study, since the sequence can be regarded as the representative position of the yarn and robust against measurement errors. The sequence is obtained by estimating the center of the yarn cross-section of the same yarn at each of the CT images in succession. The center of the yarn cross-section is estimated by correlating the CT image with a yarn cross-sectional model. The effectiveness of the proposed method is confirmed by experimentally applying the method to CT images of a twill fabric. Furthermore, the experimental results of applying the method to CT images of a double-layered woven fabric indicate that even if this method is applied to a multi-layered woven fabric, the correct location of each yarn of the fabric can be estimated.

現代の日本人の主な死因の1つに脳血管疾患がある.脳血管構造は複雑であるため3次元で可視化する際に死角ができ,手前の血管に隠れる血管は観察しにくい.そこで,著者らは,脳血管をより直感的に観察することを目的に,注目する血管を隠す血管を仮想的に操作し,注目する血管を観察可能にする血管仮想操作を提案している.本稿では,血管仮想操作を実現するための脳血管描画方法を提案する.はじめにCTA(Computed Tomography Angiography)画像から抽出した脳血管をサーフェイスレンダリング法で描画する.次に,注目血管を隠す血管に対し,同じCTA画像から推定した血管の心線データを用いて,チューブ状の簡易血管描画に切り替えて,心線データを操作することで,血管の仮想操作を実現する.実際のCTA画像から抽出した脳血管および推定した血管の心線データを用いて実験を行い,本描画手法の有効性の一端を確認した.(著者抄録)

我々は,脳血管疾患診断支援として,これまでにHMDを用いて,観察者の頭部位置を考慮することにより,あたかも目の前に血管があるかのように血管を観察でき,血管同士の重なりによる死角を無くすために血管を仮想的に操作できるシステムの開発を行っている.これまで,視点変更効果の操作性への影響を検証してきた.しかし,安価なWebカメラとマーカを用いて頭部位置推定を行ったためマーカ認識による遅延やマーカの誤検出等も操作性へ影響を与えていた可能性がある.本研究では,より高速に精度よく頭部位置を推定可能なOculus Riftを用いることで,さらに視点変更効果の操作性への影響を検証する.実際に20代男女8人の被験者を対象に,頭部位置推定による視点変更とマウスによる視点変更をそれぞれ実装した本システムを用いた簡単な作業に要する時間を計測することにより,視点変更が操作性にもたらす影響をこれまでに得られた結果と比較しながら検討する.(著者抄録)

我々は、脳血管疾患診断支援として、これまでにHead mounted displayを用いて、観察者の頭部位置を考慮することにより、あたかも目の前に血管があるかのように血管を観察でき、血管の重なりによる死角をなくすために血管を仮想的に操作できるシステムの開発を行ってきた。本システムでは、立体視された血管を操作するが、視覚的効果が操作性に及ぼす影響は十分に検討されていない。本研究では、基礎的検討として、本システムを用いた簡単な作業に要する時間を計測することにより、立体視の効果及び頭部位置を考慮した観察の効果が操作性に及ぼす影響を調べる。実際に20代男女10人の被験者を対象に、立体視による視覚効果および頭部位置を考慮した視覚効果を用いた場合と用いない場合とで作業に要する時間を比較し、これらの視覚効果を用いた場合はともに有意に所要時間が短縮された(p<0.01)。本実験結果より、これらの視覚効果により操作性の向上が図れることが示唆された。(著者抄録)

本研究は脳血管の構造を分析するため、頭部3次元CTA画像を利用し、脳血管の位置と径を推定することを目的とする。これまでの研究により、われわれは頭部3次元CTA画像から血管の位置と方向および径を推定する血管モデル相関法を提案してきた。しかしながら、本手法は血管径を推定する際、誤差が生じる問題があった。誤差が生じる原因として、推定の際の血管径の初期値に推定結果が依存すること、および血管モデル相関法の荷重関数のパラメータの調整方法の検討が十分ではないことの2つが挙げられる。そこで、本研究では、血管径の推定精度向上のために、初期値の影響を考慮した血管径手法を提案するとともに、血管モデル相関法の荷重関数のパラメータの調整方法を実験的に検討する。実際の頭部3次元CTA画像に提案手法を適用し、従来手法よりも精度よく血管径を推定できることを確認した。(著者抄録)

様々な工学分野において対象物までの距離は重要な情報である．音響信号を用いて距離を測定する場合，測定対象物に向けてパルス音を送出し，それが反射波として返ってくるまでの時間から距離を推定する方法が一般的である．しかしこの手法は，送信波と反射波が時間的に重なるほどの近距離に対しては推定が困難となる．一方，マイクロ波レーダの分野において，定在波を利用することによって，複数の測定対象に対して，それらが0mに近い至近距離にあっても距離推定が可能な手法が提案され，定在波レーダと呼ばれている．我々は，音響信号を用いた距離推定に定在波レーダの原理を適用することによって，0mに近い至近距離にある対象物に対して正確な距離推定を行う手法について検討してきた．本論文では，我々の提案している可聴音を用いた位相干渉に基づく距離測定の原理について述べたのち，解析信号の導入に基づく0m付近に対象物が存在する場合の近距離計測法について詳しく説明する．シミュレーションや実音場への適用例も示す．

われわれは頭部Computed tomographic angiography(CTA)画像を対象にして、血管位置と血管径を推定するための血管追跡法を提案してきた。ここで、血管位置とは、血管心線の点列の位置を意味する。本手法により推定された血管位置と血管径は、血管抽出や病変部の推定など、さまざまな応用に用いることができる。しかしながら、本手法において、血管分岐検出の検討が不十分であり、しばしば分岐部の誤検出が生じ、追跡できない血管も少なくなかった。本稿では、球面を用いた血管分岐検出法を新たに提案する。血管位置として推定された血管の中心点を中心に、ある大きさの球面を考え、その球面上に血管があるかどうかで血管の分岐を検出する手法である。本手法の有効性を確認するため、実際の頭部CTA画像に提案手法を適用した結果、提案手法は、これまでの分岐検出法よりも誤検出を大幅に減らせることがわかった。(著者抄録)

本論文は、脳血管疾患診断支援を目的に、Computed tomography(CT)やMagnetic resonance Imaging(MRI)画像を3次元表示したまま、血管径や血流の流れる方向の血管径の変化(以下、単に「径の変化」と記す)を可視化するシステムを提案する。脳血管疾患、特に動脈瘤や血管の狭窄など、血管形状の変形による病変の診断において血管径や径の変化を知ることは重要である。本研究では、はじめに脳血管全体の血管位置と径を推定し、血管径および径の変化にもとづき血管を色付けすることにより、血管径および径の変化を可視化する方法を提案してきた。本稿では、観察者が血管径および径の変化と色の対応をスライドバーにより対話的に変更できるようにすることによって、注目部の血管径および径の変化をより詳細に観察できる。実際の頭部CT Angiography画像を用いて、本システムの有用性の検討を行った。(著者抄録)

多くの工学分野において対象物までの距離情報は非常に重要である。マイクロ波レーダの分野では定在波を利用した近距離計測法が知られている。この近距離計測法を可聴音域に拡張し,様々な研究を行ってきたが,1chマイクロホンでは対象物がある状態とない状態の2回計測を必要とした。しかし,ロボットのセンサや自動車のリアソナーなどへの応用を考える際対象物がない状態での計測は困難である。ロボットや自動車は静止しているだけでなく,一般に移動し,ロボットや自動車に装着したマイクロホンなども同時に移動すると考えられる。このような背景から,1chマイクロホンとスピーカからなる送受信系の移動を考慮した測距法を提案する。送受信系を微小距離動かすことによって,測定系の影響を除去しつつ対象物までの距離を計測できる。さらに,ロボットに測距システムを実装し,実際の音場での測距実験を通じて,提案手法の正当性と実際的有用性を検討する。

可聴音を使用した距離計測装置のBCI-ロボットアームシステムへの応用について述べている。

本論文は、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)を用いて、操作者頭部位置を考慮した3次元画像可視化システムを提案する。本システムにより、あたかも眼前に血管が存在するかのように脳血管を可視化できる。近年、医用画像は3次元的に可視化することが容易になった。しかし、血管構造は複雑なため、単に3次元的に可視化するだけでは、余計な血管が障害物となり、注目領域の目視が困難である。そこで、われわれは、余計な血管を操作するための3次元ポインティングシステムを提案している。本可視化システムと組み合わせることにより、より直感的な脳血管操作が期待できる。本可視化システムは、HMD、HMDに取り付けた頭部位置検出用マーカ、座標定義用基準用マーカ、およびマーカ認識用webカメラにより構成される。頭部位置を検出することにより、操作者の視点から画像を作成できる。実際にシステムを構築し、動作の確認を行った。(著者抄録)

脳血管疾患診断の支援を目的として、頭部3次元CTA画像を利用した新しい血管芯線の抽出および血管径の推定法を提案する。本手法では、ノイズの影響を考慮した血管モデルと2値化されたCTA画像との相関を計算することにより、血管の中心点と方向、半径を推定する。CTA画像は推定された中心点付近の画素値をもとに逐次的に2値化される実際のCTA画像に対して提案手法を適用し、定量的に推定精度を評価することにより、妥当性を確認する。

現在、医療の現場では、脳血管疾患の診断はCTやMRIなどの医用画像を3次元的に再構成し、医師が目視により病変部の特定を行っている。しかし、脳血管の形状は複雑であるため、3次元で可視化する際に死角が生じ、病変部を見落とす危険がある。死角の原因となる脳血管を移動させることができれば、病変部などの注目領域を容易に確認することができると考えられる。そこで、本研究では、頭部CTA画像から抽出された脳血管を自在に動かすことのできる脳血管疾患診断支援システム構築を目指し、頭部3次元CTA画像から推定された脳血管位置と径情報を用いて、脳血管ボリュームデータを操作することを検討する。

日本人の代表的な死因の一つに脳血管疾患がある。脳血管疾患診断にはMRIやCTAなどの医用画像が有効であるが、CTA画像の場合、血管の輝度分布と骨の輝度分布が重なるため、脳底部において、血管のみを抽出することが困難となる。そこで本研究では、先行研究により得られた血管芯線の位置とその半径を利用し、頭部CTA画像から血管画素のみを抽出する。頭部CTA画像の全ての画素において、その画素の位置から血管芯線の各位置までの距離および全画素の輝度分能と血管のみの輝度分布を考慮し、ベイズの定理にしたがって、ある輝度が得られた時のその位置の画素が血管である条件付き確率を求め、その確率に対してしきい値を用いて抽出を行う。実際の頭部CTA画像に対し、本手法を用いて血管画素を抽出した画像と手作業で血管画素を抽出した画像を目視により比較した結果、本手法は血管をよく抽出できることを確認した。(著者抄録)

脳血管疾患診断の支援を目的として,頭部3次元CTA画像を利用した新しい血管芯線の抽出および血管径の推定法を提案する.本手法は,血管の中心点と方向,半径を逐次的に推定し,血管追跡を行うことにより,血管芯線を抽出する.血管の位置,方向および径は,血管の形状情報に着目し,ある局所領域において,血管モデルとCTA画像の相関を計算することにより推定される.ここで,血管モデルとは,ノイズの影響を考慮したソリッドモデルである.実際のCTA画像から血管の輝度値付近の画素だけを残した単純な2値画像に対し,提案手法を適用し,定量的に推定精度を評価することにより,提案手法の妥当性を確認する.

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いるが,近距離の推定が困難であるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では,定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.しかしながら,その最小推定可能距離は使用する信号の帯域幅に依存し,より近距離の計測をするためには,より広い帯域をもつ信号が必要となる.すでにマイクロホン2本を用いる手法は提案されているが,本報告では,1本のマイクロホンのみを用いて,限られた帯域の中で最小推定可能距離を0mに近づける手法について検討する.具体的には,パワースペクトルの代わりに複素解析信号を導入し,可聴音を送信波とする推定法を提案するとともに,実音場での計測によりその有効性を確認する.

頭部3次元CTA画像などにより、3次元的に血管の形状を再現することは病変部の状態を知る上で有用である。しかし、従来のマウスなどの2次元ポインティングデバイスでは、3次元的な操作を直感的に行うことは困難であり、複雑な構造をもつ脳血管においては病変部などの注目領域に到達することさえ難しい。そこで、頭部CTA画像より抽出された脳血管から3次元血管モデルを作成し、血管モデルを自在に動かすことのできる脳血管疾患診断支援システムの構築を目指し、本研究では、単眼カメラを用いて3次元血管モデルを直感的に操作することのできるポインティングデバイスの開発を行う。立方体のマーカを先端に付けたペンをポインティングデバイスとし、ARToolKitを利用して、デバイスの3次元位置の推定を行い、仮想3次元空間にデバイスの推定位置を投影し、血管モデルの操作を行う。実際に提案する3次元ポインティングデアイスの開発を行い操作性について検討を行った。(著者抄録)

マイクロ波レーダの分野において,送信波と反射波の位相干渉を利用した近距離計測法が知られている.我々はこれを可聴音域に拡張し,静止物体を対象物とした音響測距法を提案し,実環境において様々な実験を行ってきた.しかしながら,実環境において対象物は移動している場合が多い.本研究では,移動物体に対する追跡法を目指して,位相干渉に基づく音響測距法の拡張を検討する.本報告では基礎的検討として,送信波に可聴音のリニアチャープ信号を用い,移動物体に対して時間幅を持つ送信波を放射した場合における測距法のドップラー効果を考慮した理論的な検討を行う.また,計算機シミュレーションを通して提案手法の正当性を検証する.

マイクロ波レーダの分野において,送信波と反射波の位相干渉を利用した近距離計測法が知られている.我々はこれを可聴音域に拡張し,静止物体を対象物とした音響測距法を提案し,実環境において様々な実験を行ってきた.しかしながら,実環境において対象物は移動している場合が多い.本研究では,移動物体に対する追跡法を目指して,位相干渉に基づく音響測距法の拡張を検討する.本報告では基礎的検討として,送信波に可聴音のリニアチャープ信号を用い,移動物体に対して時間幅を持つ送信波を放射した場合における測距法のドップラー効果を考慮した理論的な検討を行う.また,計算機シミュレーションを通して提案手法の正当性を検証する.

マイクロ波レーダの分野において,送信波と反射波の位相干渉を利用した距離推定法が知られている.我々はこれを可聴音域に拡張し,送信波として主にインパルス音(周波数-振幅特性が一様な確定信号)などを用いた距離推定法について検討してきた.その原理は,送信波と反射波の干渉によって生じる定在波のパワースペクトルが周期関数であり,その周期がマイクロホン-対象物間の距離に逆比例することである.本報告では,送信信号として白色雑音信号を採用し,送信波と反射波間の定在波を用いた距離推定に関して,とくに送信波と測定系の周波数-振幅特性の影響を補正する方法について考察する.具体的には,対象物に向けて放射した場合の観測値のパワースペクトルを,同じ送信波を対象物の無い方向に放射した場合のパワースペクトルで引き算,あるいは割り算(Wienerフィルタ:白色化)することにより,送信音および測定系の周波数-振幅特性の除去を目指す.さらに実音場で距離計測を行い,提案手法の有効性を確認する.

マイクロ波レーダの分野において,送信波と反射波の位相干渉を利用した距離推定法が知られている.我々はこれを可聴音域に拡張し,送信波として主にインパルス音(周波数-振幅特性が一様な確定信号)などを用いた距離推定法について検討してきた.その原理は,送信波と反射波の干渉によって生じる定在波のパワースペクトルが周期関数であり,その周期がマイクロホン-対象物間の距離に逆比例することである.本報告では,送信信号として白色雑音信号を採用し,送信波と反射波間の定在波を用いた距離推定に関して,とくに送信波と測定系の周波数-振幅特性の影響を補正する方法について考察する.具体的には,対象物に向けて放射した場合の観測値のパワースペクトルを,同じ送信波を対象物の無い方向に放射した場合のパワースペクトルで引き算,あるいは割り算(Wienerフィルタ:白色化)することにより,送信音および測定系の周波数-振幅特性の除去を目指す.さらに実音場で距離計測を行い,提案手法の有効性を確認する.

脳血管疾患診断の支援、自動化を目的として、頭部3次元CTA画像を利用した新しい血管芯線の抽出および血管径の推定法を提案する。血管芯線の抽出方法として、距離変換や濃淡情報を利用した細線化処理が考えられるが、これらは本質的には芯線を抽出する処理とは言えず、画像によってはいわゆるひげが生じたりする。本研究では血管の形状情報に着目し、ノイズの影響を考慮したソリッドモデルを用いて血管の中心点と方向を推定し、血管追跡を行うことで血管の芯線を抽出する。血管の中心点と方向を推定する方法として、血管と血管モデルとの相関をとり、相関がもっとも高いときの血管モデルの中心点と方向を血管の中心点と方向とする3次元血管モデル相関法を提案する。さらに血管モデルを径方向に可変とした3次元血管モデル相関法により血管径の推定を行う。実際のCTA画像から手作業で血管のみを抽出した画像に対し、提案手法を適用し、提案手法の妥当性を確認する。(著者抄録)

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いるが,近距離の推定が困難であるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では,定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.我々は,この手法を可聴音域に拡張し,提案手法の正当性,有効性を示してきた.しかしながら,その最小推定可能距離は使用する信号の帯域幅に依存し,より近距離の計測をするためには,より広い帯域をもつ信号が必要となる.本報告では,限られた帯域の中で最小推定可能距離を0mに近づける手法について検討する.また,可聴音域の帯域ガウス雑音を送信波とする推定法を提案し,実音場での計測によりその有効性を確認する.

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いるが,近距離の推定が困難であるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では,定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.我々は,この手法を可聴音域に拡張し,提案手法の正当性,有効性を示してきた.しかしながら,その最小推定可能距離は使用する信号の帯域幅に依存し,より近距離の計測をするためには,より広い帯域をもつ信号が必要となる.本報告では,限られた帯域の中で最小推定可能距離を0mに近づける手法について検討する.また,可聴音域の帯域ガウス雑音を送信波とする推定法を提案し,実音場での計測によりその有効性を確認する.

マイクロ波レーダの分野において,送信波と反射波の干渉を利用した距離推定法が知られている.我々はこれを可聴音域に拡張し,送信波として主にインパルス音(周波数-振幅特性が一様な確定信号)を用いた距離推定法について検討してきた.その原理は,送信波と反射波の干渉によって生じる定在波のパワースペクトルが周期関数であり,その周期がマイクロホン-対象物間の距離に逆比例することである.本報告では,送信信号として白色雑音信号を採用し,送信波と反射波間の定在波を用いた距離推定に関して考察する.具体的には,対象物に向けて放射した場合の観測信号のパワースペクトルを,同じ送信波を対象物の無い方向に放射した場合の観測信号から求められるWienerフィルタを用いることにより,送信音および測定系の周波数-振幅特性の除去を目指す.この結果,確率信号でも1回の測定で距離推定が行なえる.さらに実音場で距離計測を行い,提案手法の有効性を確認する.

マイクロ波レーダの分野において,送信波と反射波の干渉を利用した距離推定法が知られている.我々はこれを可聴音域に拡張し,送信波として主にインパルス音(周波数-振幅特性が一様な確定信号)を用いた距離推定法について検討してきた.その原理は,送信波と反射波の干渉によって生じる定在波のパワースペクトルが周期関数であり,その周期がマイクロホン-対象物間の距離に逆比例することである.本報告では,送信信号として白色雑音信号を採用し,送信波と反射波間の定在波を用いた距離推定に関して考察する.具体的には,対象物に向けて放射した場合の観測信号のパワースペクトルを,同じ送信波を対象物の無い方向に放射した場合の観測信号から求められるWienerフィルタを用いることにより,送信音および測定系の周波数-振幅特性の除去を目指す.この結果,確率信号でも1回の測定で距離推定が行なえる.さらに実音場で距離計測を行い,提案手法の有効性を確認する.

可聴音を用いて音源から物体までの距離を推定する手法について検討した。

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いているが,近距離になると推定が困難になるものがほとんどである.既に,マイクロ波レーダの分野で開発された定在波による近距離計測法を可聴音域に拡張し,マイクロコンピュータへの実装までも試みてきた.しかし,送信信号として帯域信号を用いるとFFTが2回必要なためマイコンでは演算時間がかかる.本研究では,送信信号としてChirp音信号を用いることにより推定時間を短縮する手法を提案し,これに基づいて試作したシステムについて述べる.実音場での距離推定実験の結果,本手法およびシステムの有効性が確認された.

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いているが,近距離になると推定が困難になるものがほとんどである.既に,マイクロ波レーダの分野で開発された定在波による近距離計測法を可聴音域に拡張し,マイクロコンピュータへの実装までも試みてきた.しかし,送信信号として帯域信号を用いるとFFTが2回必要なためマイコンでは演算時間がかかる.本研究では,送信信号としてChirp音信号を用いることにより推定時間を短縮する手法を提案し,これに基づいて試作したシステムについて述べる.実音場での距離推定実験の結果,本手法およびシステムの有効性が確認された.

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いるが,近距離の推定が困難であるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では,定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.我々は,この手法を可聴音域に拡張し,送信音として主にインパルス音を用いた提案手法の正当性,有効性を示してきた.本報告では,送信音として帯域雑音信号を採用し,(多)試行(加算)平均による距離推定に関して考察する.さらに実音場で距離計測を行い,提案手法の有効性を確認するとともに,その漸近特性についても検討する.

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いるが,近距離の推定が困難であるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では,定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.我々は,この手法を可聴音域に拡張し,送信音として主にインパルス音を用いた提案手法の正当性,有効性を示してきた.本報告では,送信音として帯域雑音信号を採用し,(多)試行(加算)平均による距離推定に関して考察する.さらに実音場で距離計測を行い,提案手法の有効性を確認するとともに,その漸近特性についても検討する.

多くの工学分野において,対象物までの距離は非常に重要な情報である.一般的な距離推定法では,送信波と反射波との時間差を用いているが,近距離になると推定が困難になるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.我々は,この手法を可聴音域に拡張し,距離推定,を行うごとを提案するとともに,シミュレーションや実際の計測を通じて提案手法の正当性,有効性を示してきた.本報告では,この距離推定手法のマイクロコンピュータへの一実装方法を示し,これに基づいて試作したシステムについて述べる.試作システムを用いた実音場での距離推定実験の結果,本手法およびシステムめ有効性が確認された.

音響分野に限らず,対象物までの距離は,基本的なそして非常に重要な情報である.基本的な測距の方法として,送信波と反射波の時間差から距離を推定する方法が一般的に知られている.しかし近距離になると推定が困難になるものがほとんどである.これに対して,マイクロ波レーダの分野では定在波を利用して近距離計測を行う手法が知られている.我々は,この手法を可聴音域に拡張し,距離推定を行うことを提案するとともに,シミュレーションや実際の計測を通じて提案手法の正当性,有効性を示してきた.対象物に向け音を放射すると,送信音と反射音の干渉によって定在波が生じる.よって,この干渉(定在波)には距離の情報が含まれる.提案手法の原理は以下の通りである: 干渉により観測信号のパワースペクトルには,対象物の距離に応じた周期性が現れるので,観測信号のパワースペクトルをもう一度フーリエ変換し距離のスペクトルを求めることで距離を推定する.提案手法とよく似た手法として,パワースペクトルの対数をとって逆フーリエ変換を適用するケプストラム分析や,観測信号の自己相関関数(パワースペクトルの逆フーリエ変換からも求まる)がある.本報告では,可聴音域における定在波を利用した距離推定について,これらの手法との比較を含めた基礎的検討を行う.

当該研究は、「誰でも容易に超音波画像装置を扱えるようにする」ことを目指し、計測対象位置にプローブを誘導する方法の確立、および超音波画像から脂肪厚と筋肉厚の計測方法の確立を目的とする。計測は、超音波画像装置の使用に慣れていない計測対象者自身で行うことを想定し、正しい位置にプローブを当て、取得した画像から脂肪厚、筋肉厚を計測できるようにする。 上記の目的を達成するため、当該年度では、プローブを正しい位置に当てる方法およびプローブが正しく当てられているかを判別する方法を検討した。 プローブを正しい位置に当てる方法として、プローブに取り付けた赤外線カメラによる位置合わせを行った。あらかじめプローブを正しい位置に当てたときに撮影した赤外線画像をテンプレートとして、テンプレートマッチングによる正しい位置の判別を行った。赤外線の元画像は血管形状が分かりにくく、そのままでは正しい位置の判別が難しいため、赤外線画像の血管形状を強調する方法を提案した。実際の前腕上部を対象に実験を行ったところ、高精度で正しい位置を判別できることを確認した。 また、プローブが正しく当てられているかの判別は、プローブが体表に密着していなかったり、ゼリーの塗布量が少なかったりして、正しく超音波画像が得らないことを防ぐために行う。プローブが正しく当てられているかの判定には、超音波画像に対して深層学習を用いた。すなわち、あらかじめ正しくプローブが当てられたときに撮影した超音波画像とそうでない超音波画像を深層学習により学習し、その学習結果をもとにプローブが正しく当てられているかを判別する。実際の上腕前部を対象として実験を行ったところ、高精度で正しく当てられているかを判別できることを確認した。また、判別に用いる1人あたりの超音波画像枚数およびその選定方法について検討した。

本研究は、3次元CT(Computed Tomography)画像より抽出された糸位置情報を利用した編組織自動解析による組織図作成を目的とし、「よこ編」および「たて編」を対象に「基本編目解析」方法の提案を行った。さらに提案手法の正当性の確認のため、実際のよこ編物およびたて編物に対して編組織自動解析による組織図作成実験を行い、正しく組織図を作成できることを確認した。組織図作成とはすべての編目を解析し、対応する編成記号を意匠紙に記す作業で、現在は主に手作業で行われている。

糸密度の高い織編物について、織編物の狭義組織分解、すなわち織編物を構成する糸同士の関係を復元できる各糸の位置情報を3次元CT画像から抽出することを目的とし、昨年度の研究成果である、3次元CT画像からの「繊維の方向推定および繊維の再構成」と「再構成された繊維からの各糸の再構成」をもとに、本年度は「織編物を構成するすべての糸を考慮した各糸位置情報の抽出」を行った。