小橋 昌司

再生医療の一端として骨の欠損部分に幹細胞を注入した人工培養骨を補填し,治癒の補助を行うことが考えられている．しかし現在人工培養骨内の細胞量を測定するには培養骨を粉砕し電子顕微鏡で目視により確認するのみであるため,細胞量の測定を行った人工培養骨は臨床および実験に用いることは不可能である．そのため人工培養骨内の細胞量が生体内で与える影響についても不明となっている．そこで本研究では超音波ノギスプローブを用いて人工培養骨内の細胞量を非破壊で評価できる知的システムを提案する．波形を獲得した人工培養骨を粉砕し電子顕微鏡により確認した細胞量を真値とし,ファジィ推論による推定結果との比較を行ったところ,本手法により評価できることを示した．

本報告では, 略等速で移動する物体に設けられた筒状の穴に棒状のピンを挿入する自動システムを提案する.穴の位置と高さに加え, 穴の傾きを実時間で推定する.物体表面に付した複数個のマーカを観測することにより, モデルデータは用いずに推定する.マーカの3次元位置は, 時系列の単眼画像からカルマンフィルタにより推定される.また穴の傾き(面の傾き)は推定された複数マーカの3次元位置より求められる.本手法によるピン挿入の自動システムを用いて実験を行い, 略等速で移動する任意姿勢の物体に対して3次元位置・姿勢を良好に追跡できることを示す.

視覚機能を持ったロボットや, 複合・強調現実感に関する研究が盛んである.これらの技術の多くは, 人間やロボットの自己位置姿勢情報が必要である.本報告では時系列画像中のエッジ情報を用いて, カメラ位置を推定する方法を提案する.本方法は屋内の環境に適用され, 既知環境中でのカメラの軌道情報に基づき次フレームでのカメラ位置姿勢を予測する.予測した位置情報に基づき, 環境フレームモデルをエッジ抽出した入力画像へ投影し, その投影モデルを修正しながら, 抽出エッジとのマッチングを行い, カメラの3次元位置を推定する.

視覚機能を持ったロボットや, 複合・強調現実感に関する研究が盛んである.これらの技術の多くは, 人間やロボットの自己位置姿勢情報が必要である.本報告では時系列画像中のエッジ情報を用いて, カメラ位置を推定する方法を提案する.本方法は屋内の環境に適用され, 既知環境中でのカメラの軌道情報に基づき次フレームでのカメラ位置姿勢を予測する.予測した位置情報に基づき, 環境フレームモデルをエッジ抽出した入力画像へ投影し, その投影モデルを修正しながら, 抽出エッジとのマッチングを行い, カメラの3次元位置を推定する.

ロボットが物体に対し作業を行うとき, その3次元形状情報が必要となるが, 一般に物体の3次元形状復元は物体全周からの撮影により達成され, ターンテーブルを用いる方法や, 複数のカメラを全周に設置する方法等がある.しかしこれらの方法は, 特別の環境が必要なため日常生活場面での使用には適しているとはいえない.そこで本報告では, 日常生活場面での使用を目指し, 特に人をシステムに取り込み, すなわち人手を借りて物体の3次元形状を復元するシステムを提案する.物体を人手により回転させることで物体の形状情報を得る.人手により発生するズレをハンドアイカメラ画像から推定し吸収する.

視覚機能を持った移動型ロボットや, 複合現実感に関する研究が盛んである.これらの技術においてロボットや人の自己位置情報が必要である.本報告では, 壁等背景情報が既知である屋内環境でハンディ型単眼カメラを用いて, その撮像画像列の特徴点からカメラの自己位置姿勢を推定する方法を提案する.本手法は, カメラ軌道情報に基づき次フレームでのカメラ位置姿勢を予測して, 特徴点の誤検出による影響を少なくし, またその予測値に対して次フレームによる修正を行い, 効率良く3次元位置とパンチルト角を推定する.

人の肺は葉間裂と呼ばれる膜状の組織によって区切られた，５つの肺葉により構成されている．CT画像を対象として肺を肺葉単位に分割することは肺の機能解析や，病変の診断等に対して有益な情報を提供することができる．我々の以前の研究では，管状組織密度と抽出した葉間裂に基づいて手動で入力した初期平面から最適な肺葉境界を推定する手法を提案した．この手法によって誤差1.5mm程度の精度で肺葉境界が推定できた．この誤差の多くは肺葉境界の付近において発生している．本研究では以前に提案した肺葉分割のシステムに対し，ノード位置を固定していたために推定精度が低かった肺野境界上に存在するノードを定義し，それらの位置を更新する事，メッシュの構造を変更する事，またノード間の滑らかさの表現を変更することにより，肺葉分割のアルゴリズムの改良を行う．

人工股関節全置換術(THA ; total hip arthroplasty)後における再置換術により人体に埋め込まれたサポートインプラントにおいて,術後の経年劣化や日常生活での荷重により生じた形状の歪み・折損は,日常動作の妨げや痛みを与える危険性がある.そこで本論文では,Multidetector-row computed tomography (MDCT)を用いて生体内のサポートインプラントの形状変化を3次元可視化する計算機診断支援(CAD ; Computer-aided diagnosis)システムを提案する.本システムではMDCT画像からサポートインプラント領域をファジィ画像処理により抽出し,3次元形状データとの形状認識・歪み検出の2段階マッチングを行うことで,表面同士の距離値に基づき歪み度合いを算出し,これを3次元可視化する.

実環境を撮影した画像から撮影時とは異なる視点の画像(自由視点画像)を生成する研究に関し,複数台のカメラを用いて実現する方法が多く提案されている.カメラを複数台用いる方法に代えて,一台のみによる自由視点画像生成が可能になれば様々な分野で応用可能と考えられる.そこで本報告では,一台のパンチルトカメラを用い,そのカメラパラメータと撮影される背景の情報を用いて,その環境内にある未知物体の3次元形状情報や位置情報を推定,またその自由視点画像を生成する方法を提案する.

実環境を撮影した画像から撮影時とは異なる視点の画像(自由視点画像)を生成する研究に関し,複数台のカメラを用いて実現する方法が多く提案されている.カメラを複数台用いる方法に代えて,一台のみによる自由視点画像生成が可能になれば様々な分野で応用可能と考えられる.そこで本報告では,一台のパンチルトカメラを用い,そのカメラパラメータと撮影される背景の情報を用いて,その環境内にある未知物体の3次元形状情報や位置情報を推定,またその自由視点画像を生成する方法を提案する.

実環境を撮影した画像から撮影時とは異なる視点の画像(自由視点画像)を生成する研究に関し,複数台のカメラを用いて実現する方法が多く提案されている.カメラを複数台用いる方法に代えて,一台のみによる自由視点画像生成が可能になれば様々な分野で応用可能と考えられる.そこで本報告では,一台のパンチルトカメラを用い,そのカメラパラメータと撮影される背景の情報を用いて,その環境内にある未知物体の3次元形状情報や位置情報を推定,またその自由視点画像を生成する方法を提案する.

人工膝関節置換手術後,生体内の人工膝関節の動作機能評価にはX線透視画像が広く用いられている.従来様々な,X線透視画像を用いた動作機能評価法が提案されてきたが,Occlusionが発生している画像への適用は困難であった.そこで本研究では,Occlusionが発生している画像に適用可能な人工膝関節の動作機能評価法を提案する.提案手法は,X線透視画像と人工膝関節の3次元形状データを用い,ファジィイメージマッチングにより,人工膝関節の位置・姿勢を認識し,動作機能を定量化する.本提案手法をシミュレーション画像,ファントム画像,被験者の画像に適用した結果,Occlusionが発生した画像においても,動作機能評価に有効であることを確認した.

痴呆性疾患は大脳全体が同じ割合で萎縮するのではなく,痴呆ごとに萎縮する脳葉に違いがあることがわかっている.そのため,大脳を区分し,前頭葉,頭頂葉,側頭葉,後頭葉単位の体積を測定することは痴呆症の鑑別,経過観察に非常に有用である.本稿では,各葉間の境界をfuzzy rule-based ASMを用いて最適な形状に変形し,3次元頭部MR画像から各葉を自動的に区分する方法を提案する.再現性の評価のため,提案法を3人の被験者に適用しユーザ毎の体積のばらつきを調べた.1人のエキスパートと3人の初心者は各被験者につき1つの3次元画像を10回ずつ区分した.その結果,提案システムを用いることによって高い再現性で大脳を区分できた.

これまでFuzzy C-means (FCM)、Bayesian Classificationなどの様々なクラスタリング法が医用画像の領域分割に用いられてきた。しかし、ほとんどのクラスタリング法は数値データのみを対象とし、名義データを扱えないもしくは扱うのに数値化が必要であるため、領域分割への応用においても、数値で表現できる画素値などの情報しか使えなかった。そこで、本研究では名義データを効率的に扱えるラフ集合論による画像の領域分割法を提案する。本提案法では、しきい値処理とラベリングにより求めたラベル番号をクラスタリングの属性値とする。すなわち本提案法では、従来の画素値に基づくクラスタリングではなく、画素の連結関係に基づくクラスタリングを可能とする。また本文では本手法の性能を評価するため、提案手法を頭部MRI画像に適用し、その真値画像と比較し数値的な評価を行う。