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正規化分散局所性拘束線形コーディングを用いた新規特徴記述子に基づくWCEポリープ検出
WCE polyp detection based on novel feature descriptor with normalized variance locality-constrained linear coding.
PMID: 32447521 DOI: 10.1007/s11548-020-02190-3.
抄録
目的:
ワイヤレスカプセル内視鏡検査（WCE）は消化管疾患の検出に有効な施設となっている。本論文では，腸管ポリープの検出におけるコンピュータ支援診断システムの精度と効率をさらに向上させるために，WCEポリープ検出のための新規アルゴリズムを提案する．
PURPOSE: Wireless capsule endoscopy (WCE) has become an effective facility to detect digestive tract diseases. To further improve the accuracy and efficiency of computer-aided diagnosis system in the detection of intestine polyps, a novel algorithm is proposed for WCE polyp detection in this paper.
方法:
まず，内視鏡画像の豊富な色情報を考慮して，内視鏡画像を記述するために，LCDH（Histogram of Local Color Difference）と呼ばれる新しい局所色テクスチャ特徴量を提案する．また，LCDH特徴量を用いて，よりバランスのとれた視覚語を生成するために，ポジティブサンプルに基づいたコードブック取得法を提案する．さらに、LLC(Localality-constrained Linear coding)アルゴリズムに基づき、近似符号化段階でk個の最も近い視覚語と特徴量との間の分散度を考慮した正規化分散正規項をNVLLCアルゴリズムとして導入する。最終的な画像表現は、空間的マッチングピラミッドモデルを用いて得られる。最後に，サポートベクターマシンを用いてポリープ画像を分類する．
METHODS: First, by considering the rich color information of endoscopic images, a novel local color texture feature called histogram of local color difference (LCDH) is proposed for describing endoscopic images. A codebook acquisition method which is based upon positive samples is also proposed, generating more balanced visual words with the LCDH features. Furthermore, based on locality-constrained linear coding (LLC) algorithm, a normalized variance regular term is introduced as NVLLC algorithm, which considers the dispersion degree between k nearest visual words and features in the approximate coding phase. The final image representations are obtained from using the spatial matching pyramid model. Finally, the support vector machine is employed to classify the polyp images.
結果:
提案手法の評価には、500枚のポリープと500枚の正常画像を含むWCEデータセットを採用した。実験の結果，分類精度，感度，特異度は96.00%，95.80%，96.20%に達し，従来の方法よりも優れた性能を示した．
RESULTS: The WCE dataset including 500 polyp and 500 normal images is adopted for evaluating the proposed method. Experimental results indicate that the classification accuracy, sensitivity and specificity have reached 96.00%, 95.80% and 96.20%, which performances better than traditional ways.
結論:
本研究では，LCDH特徴記述子とNVLLC符号化方式を用いたWCEポリープ検出法を開発し，腸管疾患の臨床支援診断への応用が期待される．
CONCLUSION: A novel method for WCE polyp detection is developed using LCDH feature descriptor and NVLLC coding scheme, which achieves a promising performance and can be implemented in clinical-assisted diagnosis of intestinal diseases.