Growth RTV シリーズは、3D医用画像（DICOM）のAI訓練・臓器自動抽出をノーコードで実現する医用AI開発プラットフォームです。研究・教育向け無償版（Growth RTV Cloud）から幅広く展開しています。
プログラミング知識がなくても、臨床現場の専門家が直接AIモデルを構築・活用できる。 放射線治療計画から研究用データ解析まで、医療AIのあらゆるニーズに対応。
プログラミング不要でDICOM RT/CT/MRの3D医用画像に対するAI訓練が可能。 GUIによる直感的な操作で誰でも深層学習モデルを構築できます。
ワンクリックで胸腹部臓器の3D領域を自動抽出。体表・肺・肝臓・腎臓・脊柱管など 7種類以上の臓器に対応。放射線治療計画の大幅な効率化を実現。
AIによるCT金属アーチファクト低減機能（D-MAR）。インプラントや 金属異物によるアーチファクトを自動検出・補正し、治療計画精度を向上させます。
少ない医用画像データセットから変形・回転・スケール等の操作による データ増強を実現。深層学習モデルの汎化性能と精度を大幅に改善します。
Pythonエンジニア向けに、DICOMデータ処理の複雑な実装を簡素化するAPIを提供。 NVIDIA MONAI対応でエコシステムとの高い互換性を実現。
断面表示（Axial/Sagittal/Coronal）、DVH表示、DRR表示など、 医療現場で必要とされる豊富なDICOM可視化機能を標準搭載。
延べ150施設以上の医療機関・研究機関にライセンスを提供しています。
既存の医療IT環境に組み込みやすい設計。Windows標準環境で動作し、 DICOM/DICOM-RT規格に完全対応。
| 項目 | 要件・仕様 |
|---|---|
| OS | Windows 11 (64bit) |
| CPU | Intel Core i3 3.0GHz以上（推奨: i7以上） |
| RAM | 8GB以上（推奨: 16GB以上） |
| GPU | CUDA対応 NVIDIA GeForce GTX400シリーズ以降（VRAM 2GB以上、4GB以上推奨） |
| 入力形式 | DICOM規格 / DICOM-RT規格 |
| AI訓練 | ノーコードGUI（Growth RTV） / Python API（外部連携） |
| 表示機能 | 断面表示（Axial/Sagittal/Coronal）/ DVH表示 / DRR表示 / 3D |
| 連携 | NVIDIA MONAI対応 / Python連携API |
Growth RTVシリーズは用途に応じた3つの形態を提供しています。
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