近年の大腸ガン患者数増加に対して我々研究グループでは，医師へ情報を提示し早期発見・早期治療を促す診断支援システムを開発している．特に本研究で開発している大腸NBI拡大内視鏡リアルタイム診断支援システムは，内視鏡から得た大腸粘膜表面の画像特徴を用いてFull-HD全画面の病理タイプ識別を目指す．
内視鏡画像の特徴量をD-SIFTアルゴリズムにより抽出し，特徴量をVisual-wordsヒストグラムへ変換する．それを用いたタイプ識別手法としてSupport Vector Machineを用いる．これらをFPGA上へ実装することで，並列処理を活かした高速なリアルタイム病理タイプ認識を目標としている．