Examining palpebral conjunctiva for anemia assessment with image processing methods

血液中のヘモグロビン値を調べることは貧血の診断に重要だが、採血や血液検査が必要で、そのため、貧血の診断には、血液中のヘモグロビンを調べることが必要。 また、口蓋垂結膜の色彩分布を調べることは、血液検査が不要な貧血診断の標準的な方法である。 しかし、色の感じ方は人によって必ずしも一定ではないため、我々は、貧血を検出するための口蓋結膜の身体検査の方法を模倣し、コンピュータが貧血患者を自動的に特定し、スクリーニング処理を行うことを試みている。 本論文では、貧血診断のための2つのアルゴリズムを提案する。 最初のアルゴリズムは単純かつ高速であることを意図しており、2番目のアルゴリズムはより洗練され堅牢であることを意図しており、異なるアプリケーションに対する選択肢を提供するものである。 最初のアルゴリズムは単純な2段の分類器からなる． 第一段階では，High hue rate (HHR) と呼ばれる特徴量（HSI 色空間から抽出）に基づく閾値判定手法を使用する． 第2段階では、PVM（pixel value in the middle）と呼ばれる特徴量（RGB色空間から抽出）を提案し、その後、マハラノビス距離に基づく最小距離分類器を使用する。 第二のアルゴリズムでは，新たに追加したエントロピー特徴量，第一のアルゴリズムで改良した特徴量，および，過去の研究で提案した13の特徴量を含む，18の特徴量を検討する． また，相関と単純統計量を用いて，比較的独立した3つの特徴量（エントロピー，HHRの2値化，G成分のPVM）を選択し，サポートベクターマシンや人工ニューラルネットワークを用いて分類する． 最後に，提案アルゴリズムの分類性能を感度，特異度，Kappa値で評価する． 実験結果は、比較的良好な性能を示し、我々の試みの実現可能性を証明するものであり、今後、さらなる追跡調査を促すものと考えられる。