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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です。CT画像を使った胸部診断への貢献が期待されます。

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です。CT画像を使った肺炎診断への貢献が期待されます。

大腸内視鏡で撮影された画像を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です。

胸部CT画像から肺結節領域を検出し、検出された領域のサイズやCT値などの計測値を表示します。
結節性病変の見落とし防止、レポート作成の支援を目指します。

浸潤影や網状影、すりガラス影、蜂巣肺など、CT画像上に現れる間質性肺炎の様々な所見を識別し、その分布や体積の解析を支援する技術です。
従来目視で行われていた間質性肺炎の重症度や治療効果などの定量化が期待されます。

AI技術を活用した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する技術です。

頭部CT画像において、脳領域の左右比較により、高信号領域、低信号領域を抽出する技術です。一般的に高信号および低信号領域は脳卒中診断の際に脳の出血状態や虚血領域の評価に活用されています。本技術は、頭部CT画像診断の支援に繋がることが期待されます。

周辺組織よりも高吸収または低吸収な領域を抽出、強調表示する技術です。例えば、肝臓の高吸収/低吸収、胸腔の高吸収、腎臓の低吸収は、各部位の所見を判断する際に、参考となる情報を得られる可能性があります。今後、造影/非造影双方の画像に対応できる事を目指しています。

胸部単純X線画像から結節・腫瘤影、浸潤影、気胸の3つの画像所見を検出する技術です。健康診断や日常診療など、さまざまな胸部単純X線検査の場面で見落とし防止への貢献が期待されます。

AI 技術*を用いた画像認識技術により、Bモード画像内の周囲と輝度の特徴が異なる領域を強調表示します。リアルタイムに検出部位を表示することで乳房超音波検査におけるスクリーニングの負担軽減に貢献します。
*AI技術のひとつであるDeep learningを用いて開発・設計したものです。実装後に自動的に装置の性能・精度は変化することはありません。

胸部CT画像の肺野内関心領域の高吸収の閾値を推定し、高吸収域の定量値を算出する技術を開発しました。例えば、部分充実型の肺結節の定量的な解析に関する参考情報を得られることが期待されます。

頭部CTから、EvansIndex, 脳梁角、MidlineShiftを自動計測する技術です。 EvansIndex,脳梁角は水頭症、MidlineShiftは頭部外傷の評価での支援につながることが期待されます。

MRIにおける、QSM（Quantitative Susceptibility Mapping）とVBM（Voxel Based Morphometry）のハイブリッド解析を用いて、認知症初期のわずかな脳容積減少と鉄沈着を定量判別する技術を開発しています。認知症の診断を支援できる可能性があります。