@article{oai:kyutech.repo.nii.ac.jp:00001130,
 author = {Kim, Hyungseop and 金, 亨燮 and Ishikawa, Seiji and 石川, 聖二 and 大塚, 嘉則 and Otsuka, Yoshinori and 清水, 尚 and Shimizu, Hisashi and 中田, 康弘 and Nakada, Yasuhiro and 四宮, 孝史 and Shinomiya, Takashi},
 issue = {1},
 journal = {バイオメディカル・ファジィ・システム学会誌, Journal of Biomedical Fuzzy Systems Association},
 month = {Aug},
 note = {本稿では,人背面モアレ像からの脊柱側彎症自動識別法について述べる。人背面モアレ像は正常例であればほぼ左右対称を示しているが,異常例ではモアレ縞のひずみによる左右非対称が現れる。そこで,脊柱側彎症のもつ非対称の特徴を利用して,モアレ画像から対称性解析を行うことにより,脊柱側彎症の自動識別を行う。提案法では,図形の近似的対称性解析法により対称基準を求め,対称基準を境とする左右領域内の重心位置のずれと濃度差の分布の違いを特徴量として求める。これらの特微量を正常例・異常例について求め,判別分析を行い,正常・異常の自動分類を行う。提案法を用いて1,200例の実モアレ画像に対して分類実験を行った結果, 84.72%の分類率が得られた。, In this paper, we propose a technique for automatic scoliosis detection from moire topographic images. Normally the moire stripes show symmetry as a human body is almost symmetric. According to the progress of the deformity of a spine, asymmetry becomes larger. Numerical representation of the degree of asymmetry is therefore useful in evaluating the deformity. First, displacement of local centroids and difference of gray values are evaluated statistically between the left- and the right-hand side regions of the moire images with respect to the extracted middle line. We classify the moire images into two categories i.e., normal and abnormal cases from the features, employing discriminant analysis. An experiment was performed employing 1,200 moire images and 84.72% of the images were classified correctly.},
 pages = {1--8},
 title = {判別分析によるモアレ画像からの脊柱側彎症自動識別},
 volume = {5},
 year = {2003},
 yomi = {イシカワ, セイジ}
}