AI技術を活用したノイズ除去技術
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。
高画質化MRIT放射線科領域循環器領域消化器領域整形領域
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します。各区域の体積を定量化する技術を開発中です。手術シミュレーションへの活用や、過去・現在の画像から各区域の萎縮率を算出するような応用が期待されます。
セグメンテーションMRIT放射線科領域頭部領域
腎臓セグメンテーション
CTまたはMRI画像から左右の腎臓と周辺動静脈を抽出し、腎容積の経時変化の計測を支援します。
形状の多様性から抽出が難しいケースが多い遺伝性疾患である嚢胞腎についても、AI技術により抽出精度を向上し、診断/治療を支援します。
形状の多様性から抽出が難しいケースが多い遺伝性疾患である嚢胞腎についても、AI技術により抽出精度を向上し、診断/治療を支援します。
セグメンテーションCTMRIT放射線科領域
膝関節解析
MRI画像から大腿骨、脛骨、膝蓋骨、軟骨、半月板を自動で抽出する技術です。軟骨の厚さ、半月板と脛骨の距離を計測することで、侵襲を伴わず膝関節の病態を把握することが可能になります。
セグメンテーションMRIT放射線科領域整形領域
![](./../../wp-content/uploads/2022/09/04_2_Improve_workflow_with_AI.png)
AI技術を活用した ワークフロー向上技術
AI技術を活用した画像認識技術により、撮像画像から対象部位を抽出します。抽出結果から、撮像時の位置決め設定の自動化や診断用3D画像作成時に不要な組織の自動除去を実現し検査の自動化をサポートする技術です。
ワークフロー支援MRIT放射線科領域
![](./../../wp-content/uploads/2022/09/02-Dementia-Diagnose.png)
認知症早期診断技術
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。
検出・診断MRIT放射線科領域頭部領域