ノーコードで三次元医用画像(DICOM RT/CT/MR)に対するAI訓練ツールをGrowth RTVの追加機能として新規リリース。医療従事者らは、プログラミングすることなく、自施設のデータを利用したAI開発やアプリケーション化を簡便に行えます。
(※初期リリースでは最もニーズの高い3次元領域自動抽出AIの開発機能を提供し、他用途向け医用AIについても順次対応予定)
訓練したAIおよび実行用コマンド群はユーザ間で受け渡し可能であり、Growth RTVのエクスポート・インポート機能を利用すれば、他部門や施設の「Growth RTV」ユーザへ提供し、幅広いユースケースにて活用できます。
プログラマブルなPython連携機能を搭載した3D医用画像深層学習支援プラットフォームによって、ユーザーはDICOMの扱い方を知らなくても、簡単なPythonスクリプトで3D画像データを取得し、深層学習向けデータアノテーション・データ解析・データ抽出加工・学習等を行えます。また、本プラットフォーム介し、CTやDICOM-RTデータへ新たな臓器領域を追加定義できるため、研究チームが開発したAIをDICOMデータに反映して主観評価を行うなど、シームレスな医用AI開発・利用環境を提供しています。
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3Dボリューム画像に対し、変形・回転によるデータ拡張機能をPython連携プラットフォームに搭載しました。ユーザはPython言語を本機能を簡便に呼び出し、CT・MRI・臓器領域等のデータを拡張し、深層学習に利用可能です。本機能の内部処理エンジンはCUDA言語による高速な補完処理を実装しているため、短時間で大量な拡張データを連続的に生成可能です。
独自開発したDICOM-RT解析フレームワークによる臓器領域を抽出し、深層学習に用いることで、ワンクリックで対象臓器の三次元領域を高精度に抽出します。
現在は胸腹部臓器(体表、肺(L/R)、肝臓、腎臓(L/R)、脊柱管)の抽出モデルを搭載済みで、他部位も順次アップデートにより追加予定。
CTおよびMRIの放射線画像DICOMのみでなく、放射線画像データであるDICOM-RTフォーマットに対応し、各断面表示、2D・３D輪郭表示、照射野表示、線量分布表示等、充実な基本表示機能を搭載しています。
表示機能一覧:
抽出された臓器の形状をSTL、PLY、DICOM-RT Structure Set形式でエクスポート可能であり、3Dプリンタでの立体造形・他社製CADと連携可能です。
また、DICOM-RT Structure Setでエクスポートした場合、当社OEM製品であるiVASの肺機能評価に用いたり、無償版Growth RTV Eduにて表示することができます。
※本ソフトウェアは医療機器として認定されたものではありません。 診断・治療などの医療行為には使用しないでください。
基本機能では対応していない臓器に対しても、ご希望の医療・研究施設に応じて、施設内の画像データを利用した領域抽出の追加学習を行った上でカスタマイズ対応可能です。
追加学習の実施形態・料金等についてはご相談ください。
当社独自開発した深層学習モデルの識別保護技術「Deep Seal ®」(出願済)によって、深層学習モデルに特別な入出力を学習時に記憶させることで特徴づけることを可能にしました。
Growth RTV内に搭載された基本モデルのみでなく、導入施設側でカスタマイズ学習したモデルに対しても本技術を利用して特徴づけし、コード流出やリバースエンジニアリングによる学習済モデルの無断流用・転用を抑制できます。
また、ご希望によって単一なパターンのみでなく、複数パターンを記憶することが可能であり、抑止力の向上に繋がります。
グラフィックス メモリ2.0GB以上 (4.0GB以上推奨)
| 項目 | 要件 |
|---|---|
| OS | Windows 10 (64bit) |
| CPU/Memory | Intel Core i3 3.0 GHz以上 / 8GB以上 |
| グラフィックス | CUDAテクノロジーをサポートした NVIDIA GeForce GTX400シリーズ以降のチップセットを搭載したGPU |
| 入力データ規格 | DICOM/DICOM-RT規格 |
| 対応CT・MRI画像 | 非圧縮/Jpeg Lossless形式/Jpeg 2000形式 |
| 外部連携 | DICOM Query/Retrieve |
※1) 本製品は医療機器として認定されたものではありません。 診断・治療などの医療行為には使用しないでください。
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