Medical imaging / 医療画像処理

X線画像処理

• X線画像の視認性向上

  視認性モデルを用いた学習ベース手法によって、画像特徴を残したまま病変の視認性を向上させる 手法を提案している。 一般的な画像フィルタは、画像全体の視認性を高める一方、局所的な特徴を失ってしまうことがある。 そこで画像忠実度を維持しながら、病変の画像特徴のみを学習するフレームワークを提案し、X線画像中の 病変の視認性を向上させる手法を開発した。
  
  

  • R. Ishikawa, T. Yuzawa, T. Fukiage, M. Kagesawa, T. Watsuji, T. Oishi, "Visibility Enhancement of Lesion Regions in Chest X-ray Images with Image Fidelity Preservation," in IEEE Access, vol. 13, pp. 11080-11094, 2025.

超音波画像処理

• 陰多項式（IP）位置合わせ / 超音波画像への応用

  陰多項式を用いた高速且つ高精度に３次元データを位置合わせする手法を提案している。 この手法では、低次元から高次元に陰多項式モデルを適応的に変化させることによってロバストで 高精度な位置合わせを実現している。 また距離場から勾配を直接計算するため、対応点探索を必要とせず、効率的な計算が可能である。
  
  

  • B. Zheng, R. Ishikawa, J. Takamatsu, T. Oishi and K. Ikeuchi, "A Coarse-to-fine IP-driven Registration for Pose Estimation from Single Ultrasound Image," Computer Vision and Image Understanding (CVIU), Vol.117, No. 12, pp. 1647-1658, 2013.
  • B. Zheng, R. Ishikawa, T. Oishi, J. Takamatsu and K. Ikeuchi, "A Fast Registration Method Using IP and Its Application to Ultrasound Image Registration," IPSJ Transactions on Computer Vision and Applications (CVA), Vol. 1, 209-219, 2009.