日本語で、聡明・賢いさまを表す言葉
「怜悧（れいり）」を意味する REiLI は、
富士フイルムの医用画像診断機器の頭脳です。
「REiLI」は、ヒトとAIの共創、AIとAIの共創によって医療従事者に新たな価値を提供する富士フイルムのAI技術ブランドです。
富士フイルムがこれまで培ってきた画像処理技術や自然言語処理技術とAIを組み合わせることで、画像診断における医師の診断支援やワークフローの効率化を実現し、より良い医療の実現を目指していきます。
富士フイルムがこれまで培ってきた画像処理技術や自然言語処理技術とAIを組み合わせることで、画像診断における医師の診断支援やワークフローの効率化を実現し、より良い医療の実現を目指していきます。
コンセプトムービー
I am REiLI.
わたしは、生まれた時からずっと医療に携わって来ました。
あなたが患者の命を助けたり、 懸命に治療を行っているとき、
目には見えませんが、あなたの近くにいます。
わたしの使命はあなたの仕事をより良くする事です。
思いつきで提案したり、常識を超えた考え方はできないけれど、
与えられた自分の役割を全うします。
わたしは緻密で正確です。
そんな几帳面な性格を理解してもらえたらと思います。
睡眠はいりません。昼も夜も働き、膨大な量の情報を処理します。
医学が扱う人の心と体はとても壮大で複雑です。
それゆえ、常にマインドをオープンにいろんな考えから学び、
その情報や知識を統合して皆が共有できるようにしています。
目には見えませんが、あなたの近くにいつもいます。
わたしの希望は、あなたを通して医療の世界を良くする事。
I am Here. Invisibly.
REiLI
ヒストリー
1999
1983
世界初のデジタルX線画像システムの発表
1996
Image Intelligence発表
1999
PACS発売開始
2008
3次元画像解析システム発売開始
2015
統合診療支援プラットフォーム発売開始
2018
REiLIブランド誕生
従来なしえなかった画期的な臨床的価値・新規ソリューションを実現・提供する取り組みを「REiLI（レイリ）」という技術ブランドのもと展開開始。
2019
AI機能対応 読影ビューワ発売開始
CT画像からの臓器自動抽出など、Deep Learning技術を設計に用い、画像診断ワークフローを支援する読影ビューワ。
臓器セグメテーションおよびラベリング技術
CT画像から肝臓・腎臓・脾臓などの臓器構造を自動で抽出。 頸椎、胸椎、腰椎、肋骨を自動抽出し、「骨番号」を自動的に付与。
Thinスライスの仮想生成技術
一般的な読影に使用される「Thickスライス」CT画像から「Thinスライス」CT画像を仮想的に生成。
膀胱尿量計測技術
膀胱領域を自動で抽出し、膀胱の体積を推定し、尿量の値を自動計算。簡便かつ定量的残尿等の計測を実現。
骨経時サブトラクション
同一患者の過去に撮影したCT画像と現在のCT画像の骨構造の位置合わせを行い、画像の変化を経時的に可視化。
2020
肺区域ラベル・肺結節検出技術・肺結節性状分析技術
胸部CT画像から肺結節の候補を自動検出。医師が確定した肺結節の性状を分析し、医師の所見文作成を支援。
手術用器具の認識技術
X線画像に映る手術用ガーゼを認識・マーキングすることで、患者体内のガーゼ遺残有無の確認をサポート。
脳区域セグメンテーション
脳の区域を100以上の区域にセグメンテーションする技術。手術シミュレーションへの活用などが期待される。
大腸ポリープの検出と鑑別支援技術
大腸内視鏡画像をAI技術を活用して開発したソフトウェアで認識し、ポリープの検出と鑑別を支援する技術。
2021
MRIノイズ除去技術
高速化や高分解能化によって低下するSNRをAI技術を用いた画像再構成により構造やコントラストの劣化を抑えノイズ成分を除去。
MRIワークフロー向上技術
撮像画像から対象部位を抽出。撮像時の位置決め設定の自動化や３D画像作成時に不要な組織の自動除去を支援。
自動断面認識、自動計測技術
心臓の断面及び左室、左房、右房壁を自動認識し、EF（左室駆出率；Ejection Fraction）や体積計測等を自動化。
超音波ノイズ除去技術
エコー信号とノイズを区別し、診断に必要な信号を抽出。 診断に苦慮した症例でも高画質な画像の提供が可能に。
CADの活用技術
CAD等のソフトウェアの動作環境を撮影モダリティ上に搭載し、活用範囲を広げる事によりワークフローを支援。
血管判別技術
超音波画像から、前腕及び上腕の血管の静脈・動脈の判別や、血管径と深さの認識をする技術。
逐次近似処理IPV
統計学的モデル、オブジェクトモデル、物理学的モデルに基づき、ノイズや画質を繰り返し演算処理し制御する技術。
超解像処理技術
AI技術を使ったフィルタにより、画像を拡大した際に画像内に生じるエイリアシング成分の分離抑制を実現。
クラウドAIサービス
画像診断ワークフローを支援するアプリケーションをクラウド上で提供するサービスを開始。
肋骨骨折判別技術
肋骨の胸部CT画像を解析し、骨折懸念箇所を検出する技術。CT画像を使った胸部診断への貢献が期待される。
肺炎所見の判別技術
肺炎肺のCT画像からCOVID-19肺炎等の特徴的な画像所見を有する可能性がある領域をマーキングする技術。
2022
SYNAPSE Creative Space
画像診断支援AI技術の統合的な開発環境を用いて、医師や研究者が自身で画像診断支援のAI技術ソフトウェアを開発できるプラットフォームを展開。
胃腫瘍性病変・食道扁平上皮癌疑い検出技術
上部消化管内視鏡画像に対して、胃腫瘍性病変や食道扁平上皮癌が疑われる領域をAI技術を活用して開発したソフトウェアで認識し、リアルタイムに検出する技術。
内視鏡レポート作成支援技術
下部消化管内視鏡検査において、AI技術を活用してスコープの体内挿入・体外抜去、さらに処置具挿入をソフトウェアで自動認識。
検査時間、ポリープなどの検体採取情報の記録を支援し、医師のレポート作成の負担軽減に繋がることが期待される。
検査時間、ポリープなどの検体採取情報の記録を支援し、医師のレポート作成の負担軽減に繋がることが期待される。
2023
腹部CT向けAI技術
肝臓、腎臓、脾臓で周辺組織と比較して高吸収・低吸収の領域を表示する技術。
骨盤内領域セグメンテーション技術
MRI画像から直腸や周囲臓器をセグメンテーションする技術。下部消化管領域の手術シミュレーションの活用が期待される。
膵臓がん疑い検出技術
AI技術を活用して腹部のCT画像から膵臓がんが疑われる所見の検出を支援する技術。
2024
CTにおけるクモ膜下出血診断技術
頭部CT画像に対して、脳出血や脳梗塞が疑われる領域をAI技術を活用して開発。脳卒中診断の際に、脳の出血状態や虚血領域の評価支援に繋がることが期待される。
MRI画像における脳脊髄液解析技術
MRI画像から脳脊髄液腔の各領域を抽出するAI技術を開発。
治療可能な認知症として早期発見が重要なハキム病（iNPH）の診断精度向上を目指す。
この技術では、重要所見（DESH）に関与する領域をAIが効率的に解析し、脳萎縮との判別をサポートすることで、診断の客観性と精度を向上させることが期待される。
治療可能な認知症として早期発見が重要なハキム病（iNPH）の診断精度向上を目指す。
この技術では、重要所見（DESH）に関与する領域をAIが効率的に解析し、脳萎縮との判別をサポートすることで、診断の客観性と精度を向上させることが期待される。
肺動脈吸収値強調技術
肺動脈で周辺組織と比較して低吸収の領域を表示する技術。肺塞栓の診断支援に繋がることが期待される。
椎体高さ自動計測技術
各椎体の高さを自動計測し、ユーザー設定閾値に応じて分類して表示する技術。椎体骨折の診断支援が期待される。
MRIラベル技術
MRI画像に対して、椎体の番号をラベリングする技術。
診療録要約支援技術
退院サマリなどの書類を作成する際記載する必要性が高い文章を診療録から抽出し文書作成を支援する技術を開発。
内視鏡レポート作成支援技術
上部消化管内視鏡検査において、AI技術を活用したソフトウェアで医師が撮影した画像の部位を自動で認識。
各部位で適切な画像を抽出しレポートに自動で記録することで、医師のレポート作成の負担軽減に繋がることが期待される。
各部位で適切な画像を抽出しレポートに自動で記録することで、医師のレポート作成の負担軽減に繋がることが期待される。
2025
外来患者の転倒リスク予測AI技術
「CITA Clinical Finder」に蓄積された診療データを基に外来患者の転倒リスクを予測し、リスクスコアおよびAIの予測に寄与した要因を提示する技術を開発。
診療データの参照支援AI技術
「CITA Clinical Finder」に蓄積された患者情報やユーザーの閲覧時の状況を基に、閲覧可能性の高い診療データを予測してリストアップし、診療データ参照を支援する技術を開発。
腹部CT向けAI技術
副腎、膵臓、胆嚢、リンパ節で周辺組織と比較して高吸収/低吸収となる領域を強調表示する技術。
頭部MRI向けAI技術
高信号/低信号領域の抽出技術、脳区域ラベリング技術、脳抽出技術。
肝臓変形技術
肝臓及び周辺臓器を変形しながら観察し、手術時に剥離する際の脈管の位置推定が可能。
裸眼立体視技術
対象のアプリケーションで作成した3D画像を空間再現ディスプレイに表示し、3D System と同期して操作が可能。
胆膵向けAI技術
胆膵の複雑な構造を立体的に表示し、臓器の位置関係などの術前シミュレーションをサポート。
自然言語処理技術「読影レポート構造化AI」
CTやMRIなどで撮影された医用画像に対して放射線科医が作成する読影レポートを構造化する、富士フイルム独自の自然言語処理技術「読影レポート構造化AI」を開発。
放射線科医の専門知識に基づき書かれた読影レポートを構造化することで、医師特有の言い回しや医学専門用語を含む読影レポートを効率的にデータベース化し活用することが可能。
放射線科医の専門知識に基づき書かれた読影レポートを構造化することで、医師特有の言い回しや医学専門用語を含む読影レポートを効率的にデータベース化し活用することが可能。
膵臓領域の超音波内視鏡診断支援技術
超音波内視鏡検査時に膵充実性病変が疑われる領域をリアルタイムに検出し、膵臓がんの早期発見をサポートする超音波内視鏡診断支援ソフトウェアを開発。超音波内視鏡画像を解析することで、膵臓が存在すると推定される領域と膵充実性病変が疑われる領域をリアルタイムに検出し、その結果をモニターの超音波内視鏡画像上に表示。術者に注意喚起することで膵充実性病変の検出を支援する。
サマリ作成支援技術
患者の検査結果や治療履歴など患者情報を包括的に記載する文書である「サマリ」の文案を、生成AIの1つである大規模言語モデルを用いて自動生成・提示する「サマリ作成支援AI技術」を開発。
