FUJIFILM

高速化もしくは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つつノイズ成分を除去することで、画質を維持した撮像時間の短縮や画質向上による視認性を向上する技術です。

超解像拡大補間処理は、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を分離抑制する技術です。

ThickスライスのCTデータから、仮想的にThinスライスを生成する技術です。全身の部位に適用でき、過去データの活用に役立ちます。また、仮想的に生成したThinスライスデータを用いることで、VR表示やサジタル・コロナルの再構成画像における視認性を高めています。

AI技術を活用してエコー信号とノイズを区別し、診断に必要な信号を抽出します。これにより診断に苦慮した症例でも高画質な画像を提供できる技術です。

造影CT画像から、膵臓、各周辺臓器領域・周辺脈管を自動抽出し3Dで解析します。
膵管径・残膵体積・断面積の計測、切除シュミレーションを行い、膵臓手術を支援します。

肝内血管の自動抽出（脈管構造認識）により、血管走行を基に定義される機能ごとの肝区域分割（クイノー分割）に対応する自動ラベリングを行います。肝臓に対するIVRプランニングに活用できます。

CT画像から、肝実質・周辺脈管を自動抽出し3Dで解析します。血管の支配領域計算による切除領域プランニングなどによって、術前シミュレーションを支援します。

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。

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です。

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します。
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ます。

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です。
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ます。

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です。

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です。

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です。

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です。

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します。

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します。
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ます。

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しました。
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します。
術者に注意喚起することで膵充実性病変の検出を支援します。