@article{oai:kanazawa-u.repo.nii.ac.jp:00046615,
 author = {Nakamura, Munehiro and Kajiwara, Yusuke and Kanaya, Jiro and Abe, Koji and Kimura, Haruhiko and 中村, 宗広 and 梶原, 祐輔 and 金谷, 二郎 and 阿部, 孝司 and 木村, 春彦},
 issue = {6},
 journal = {Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, 画像電子学会誌},
 month = {},
 note = {膀胱の内視鏡検査では，軟性膀胱鏡の操作が難しく，膀胱の特徴が乏しいことから，熟練した専門医でも膀胱全体において一部に見落としがないことを確信できないことが少なからずある．見落とした箇所は癌化していることもあり，見落としを防ぐシステムの開発が急務となっている．このシステムを実現するための前段階として，筆者らは軟性膀胱鏡の操作を推定する方法を提案している．この方法では，動画像1フレームごとに操作を推定しているが，複数フレームに渡って続く同一操作がシステムにより断片的であると誤認識されることが少なからずある．本稿では，既存方法よりも高い精度で停止操作を認識し，停止間の操作に多数決論理を適用して断片化された操作を一連の操作に置き換える方法を提案する．, Cystoscopy is an examination that allows medical doctors to look inside of the bladder. In cystoscopy with flexible cystoscope, beginners handling this equipment tend to lose track of the observation resulting in poor characteristics of images obtained from the cystoscope. And, sometimes they would pass over some parts in the whole bladder. As the preprocessing of a system for thorough observation, we have proposed a system for estimating the handling techniques of the cystoscope using neural networks to images obtained from the cystoscope. In order to improve the accuracy, this paper presents a system for estimating stop of the handlings for the cystoscope and conducting the majority decision logic towards the handlings between each stop and the next stop.},
 pages = {1009--1016},
 title = {軟性膀胱鏡の停止操作の推定とその応用},
 volume = {40},
 year = {2011}
}