POINT 01
波長・波長比のヒートマップ
各波長の反射データと波長比からヒートマップを生成します。元画像への重ね合わせと、ヒートマップのみの出力に対応しています。
ハイパースペクトル画像解析システムの開発
医学系研究室での研究支援として取り組んだ開発事例です。波長ごとの反射データを画像として可視化。単波長・波長比のヒートマップ、二値化、教師領域とのDice評価、閾値探索を行う解析システムを構築しました。
- CLIENT
- 医学系研究室
- FIELD
- 画像解析・波長解析
- DEVELOPMENT
- モデル・解析処理の実装、評価・可視化
- SUPPORT
- コードの解説、実験条件の設定補助
- TECHNOLOGY
Purpose_
開発の目的
ハイパースペクトル画像の反射データをもとに、波長や波長比による違いを可視化し、教師領域と比較する解析システムを開発しました。ヒートマップ生成から評価までをまとめて実行できます。
Architecture_
処理の全体像
入力データから解析・評価結果を出力するまでの流れです。
INPUT
- 座標付きの波長データ
- 元画像・教師領域
PROCESS
- 単波長・波長比の可視化
- 二値化とDice計算
- 二値化閾値の探索
OUTPUT
- ヒートマップ・比較画像
- Dice評価のCSV
- 探索した閾値と評価結果
Key Points_
開発内容
前処理、モデルの実装、評価・可視化を組み合わせています。
POINT 02
二値化と教師領域の比較
指定した閾値で二値化し、labelmeの教師領域とのDice係数を計算します。教師領域と予測領域の重なりを比較画像として出力できます。
POINT 03
閾値探索と一括実行
二値化の閾値をグリッドサーチし、Diceが最大になる条件を探索します。ヒートマップ生成からDice評価までをパイプラインとして実行できます。
Technology_
技術構成
主要な技術と、それぞれが担う処理をまとめています。
| 領域 | 技術 | 用途 |
|---|---|---|
| 実行環境 | Windows / Python / uv | 解析スクリプトの実行 |
| データ・画像処理 | NumPy / pandas / Pillow | 反射データと画像の処理 |
| 可視化・評価 | Matplotlib / labelme | ヒートマップ、教師領域との比較、Dice評価 |
Outcome_
実現したこと
波長・波長比の可視化、二値化、教師領域との比較、閾値探索までを実行する解析システムを構築しました。比較画像とCSVを出力し、解析条件ごとの結果を確認できます。あわせて、開発したコードの解説と、実験に合わせた条件設定の補助を行いました。
Contact_
データに合った解析方法を、
一緒に検討します
扱う画像やデータ、解析したいテーマに応じて、必要なモデルと処理の仕組みをご提案します。検討段階からご相談ください。
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