FUJIFILM

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。

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。

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。

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しました。
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ます。

MRI画像から脳脊髄液腔の各領域を抽出するAI技術を開発しました。
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します。
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ます。

高信号/低信号領域の抽出や脳区域ラベリング、脳抽出を行う技術です。