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医用画像の診断支援システムと車外環境認識に取り組む．研究のキーワードは次の2つ．
- 人間の視覚を助ける
大量の医用画像から病気や臓器を検出し，医師の診断に対する負担を軽減するシステムや(図1,2)，治療効果があったかどうかを判断するために，同じ患者の時系列画像の各部分を高速かつ精密に対応づける研究がこれにあたる．また，車載カメラで撮影した映像の中から標識や道路路面表示を認識し，安全な運転環境を構築することに取り組んでいる．
- 人間の視覚を増強する
交通信号のように普段何気なく見ているものでも，その状況により見えやすさの程度が異なってくる．人間の視覚特性を考慮した画像処理技術によりその見えやすさを測る取り組みや(図3)，医用3次元画像のように人間には全体が直接的に観察できないものを見るための可視化技術の開発を行う(図1,2)．
ゼミ活動の基本は，画像処理とパターン認識の基礎技術の習得，研究テーマに沿った先端技術の学習に並行し，新しい方法を教員と一緒に考えることである．外では共同研究先の病院や名古屋大学に出向いて積極的に議論でき，内では自由な研究討論とゼミ内のイベント企画(飲み会，合宿)をこなせる元気な学生さん募集中．生命システム工学部鳥脇ゼミと合同ゼミ．
図１ 肝臓領域(茶)と肝臓がん(黄)の認識と可視化
図２ 肝臓内血管の抽出と可視化
図３ 見分けやすい信号灯，点灯色が見分けにくい信号灯の結果例
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