小型化された静脈イメージングシステムにおけるスムージング技術のための相対的な全変動ベースの正則化を使用したハンドイメージングの背静脈ネットワークのパフォーマンス評価：パイロット研究

静脈穿刺は一般的に血液サンプリングに使用され、血管の正確な位置を特定することは、診断テストの分野で重要な課題です。近赤外（NIR）光に基づくイメージングシステムは、正確なヒト静脈穿刺に広く使用されています。特に、取得したNIR画像を使用して関心のある領域のセグメンテーションは重要な分野であり、ノイズを除去し、画像のコントラストを強化することにより画質を改善するための研究が広く行われています。このホワイトペーパーでは、相対的な総変動（RTV）正規化アルゴリズムとコントラスト制限適応ヒストグラム均等化（CLAHE）を組み合わせて、いくつかの主要なエッジ情報をよりよく保存できる効果的なモデルを提案します。以前の研究では、波長720-1100 nmの光を使用して、小型化されたNIRイメージングシステムを開発しました。開発されたNIRイメージングシステムによって取得された画像にそれを適用することにより、提案されたアルゴリズムの有用性を評価しました。従来のアルゴリズムと比較して、提案された方法がNIR画像に適用されたとき、視覚評価パフォーマンスと定量的評価パフォーマンスが向上しました。特に、提案されたアルゴリズムが適用されると、基本画像と比較して変動係数が15.77倍に改善されました。私たちのアルゴリズムの主な利点は、高いノイズ低減効率であり、望ましくない情報の量を減らすのに有益であり、より良いコントラストです。結論として、NIR画像のRTVアプローチとClaheを組み合わせたアルゴリズムの適用性と有用性が実証され、提案されたモデルは高い画質を達成できます。

Vein puncture is commonly used for blood sampling, and accurately locating the blood vessel is an important challenge in the field of diagnostic tests. Imaging systems based on near-infrared (NIR) light are widely used for accurate human vein puncture. In particular, segmentation of a region of interest using the obtained NIR image is an important field, and research for improving the image quality by removing noise and enhancing the image contrast is being widely conducted. In this paper, we propose an effective model in which the relative total variation (RTV) regularization algorithm and contrast-limited adaptive histogram equalization (CLAHE) are combined, whereby some major edge information can be better preserved. In our previous study, we developed a miniaturized NIR imaging system using light with a wavelength of 720-1100 nm. We evaluated the usefulness of the proposed algorithm by applying it to images acquired by the developed NIR imaging system. Compared with the conventional algorithm, when the proposed method was applied to the NIR image, the visual evaluation performance and quantitative evaluation performance were enhanced. In particular, when the proposed algorithm was applied, the coefficient of variation was improved by a factor of 15.77 compared with the basic image. The main advantages of our algorithm are the high noise reduction efficiency, which is beneficial for reducing the amount of undesirable information, and better contrast. In conclusion, the applicability and usefulness of the algorithm combining the RTV approach and CLAHE for NIR images were demonstrated, and the proposed model can achieve a high image quality.