ソフト(画像 抽出) - メーカー・企業と製品の一覧

ソフトの製品一覧

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東北大学技術:UAV測量における画像作成方法:T22-281

地表面の状況を高精度に抽出できます

昨今、ドローン(またはUAV)をプラットフォームとして、Structure from Motion(SfM)による多視点画像からの三次元計測が行われている。得られる画像データに対し機械学習を用いることで、地形や植生情報の定量的な評価・把握が試みられているが、従来提案されている方法では簡便さや精度向上に課題があった。そこで本発明は、ドローンを利用して得られる高さ情報を用いて、植生等の地表面の利用状況を容易に把握することができる地表面合成画像作成方法を提供する。合成画像は、RGBの3チャンネル画像として得られるため汎用性が高い。また、任意のフリーソフトで処理可能であり導入ハードルは低いと考えられる。機械学習精度においては、オルソ画像のみを用いて屋敷林の抽出を行った比較例でのDice係数は、0.64であったのに対し、合成画像で屋敷林の抽出を行った場合のDice係数は、0.80と、精度向上が確認できた。

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東北大学技術:医療画像の解析方法・プログラム:T24-071

マスク画像の準備は不要、腫瘍自体のみに限定せず、周辺組織との関係も解明する方法・プログラム

 医療画像における腫瘍の診断には、Radiomicsという定量的な特徴量を計算する手法が用いられている。しかし、この手法では患部の輪郭を抽出したマスク画像の準備が必要となり、医師の負担が大きい。また、計算の対象はマスク画像で囲まれた範囲に限定されるため、腫瘍と周辺組織との関連性を評価できないという課題がある。  本技術は、腫瘍周辺の組織も含む範囲を四角形で囲み、その領域の相関係数に対してFourier解析を行うことで、相関係数の推移に含まれる周波数(Image frequency)を計算する、腫瘍の画像診断方法およびプログラムに関する。  特徴: 1. 正方形で腫瘍を囲むだけでよく、マスク画像が必要ない 2. 腫瘍と周辺組織の相互関係が定量化できる 3. 計算早い(1例あたり数秒)

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