AIによるCT金属アーチファクト低減(MAR)技術

CT撮像領域内の金属等に起因する放射状のアーチファクトは、手術、診断および放射線治療の円滑な計画立案を大きく阻害しています。当社は、深層学習技術の１つであるGAN(敵対的生成ネットワーク)と呼ばれる技術を応用し、3D-CTに対し従来手法と全く異なる金属アーチファクトの低減(MAR, Metal Artifact Reduction)技術を開発しました(出願済)。

修正作業を大きく軽減

口腔CTに多く含まれる金属アーチファクトは、CT装置に低減機能がない場合や低減が不十分な場合、数十分から1時間程度掛けて手作業で除去することが一般的です。本技術はAIが自動でアーチファクト部を認識して自動修正します。骨組織の乱れだけでなく、軟組織の補填も行えます。

単独導入、市販PCで実行可能

本技術はCTデータのみで低減演算が行えるため、CT装置のない施設や組織でも単独サービスまたは製品として提供できる上、学習済みAIモデルは廉価な市販ゲーム用PCを用いても、3D-CTデータに対して約30秒～1分程度で低減演算が完了します。医療機関のみでなく、修正作業に同様な悩みを持つ3D造形サービスの企業様もご利用いただけます。

■京都大学等との共同研究成果をarXivへ公開
本低減技術について、処理結果精度に対する客観評価、および専門医による主観評価の研究結果のプレプリントを、京都大学および奈良県立医科大学、洛和会音羽病院と共同で公開しました。
複数専門医による主観評価およびシミュレーション画像による客観評価において、本技術の複雑なアーチファクトに対する低減性能の高さを証明しています。

M. Nakao, K. Imanishi, N. Ueda, Y. Imai, T. Kirita, T. Matsuda, Three-dimensional Generative Adversarial Nets for Unsupervised Metal Artifact Reduction, arXiv, 2019.
https://arxiv.org/abs/1911.08105

クラウドサービス試験販売開始

本技術をクラウドサービスとして、試験販売を開始します。低減処理にGPUクラウドを利用し、造形・教育・研究分野等非医療用途向けに、専用ソフトウェア経由で提供される予定です。今後は数回の試験販売および改良を経て、適正価格に設定した上で正式なサービス開始を予定しています。

• 頭頸部のCTデータに対し、処理対象範囲を数クリックで指定するのみ
• AIによる低減処理時間は症例あたりの1分程度(※一般的なブロードバンド回線の場合)
• 一般的なビジネス用途のWindows PC端末で利用可能
• 処理結果を他のソフトウェアで利用可能(DICOM形式による出力)

試験販売期間	2020年2月中旬～3月末 (※2月10日よりオンライン申込受付開始)
募集ユーザ数	10～15施設程度
試験販売料金(税別)	サービス利用設定手数料：無料 基本料：月額15,000円　/　従量料金：150円/断面 ※ただし、顧客ごとに150断面(約10症例)までは従量料金を課金しない
動作環境および仕様概要	OS： Windows 10 (64bit) / CPU Memory: Intel Core i3 3.0 GHz以上 / 8GB以上 / グラフィックス:Intel Graphics 4000以降(推奨 NVIDIA GeForce GTX400シリーズ以降) / ストレージ: 128GB以上 入力データ規格 DICOM規格 / 対応CT画像 非圧縮/Jpeg Lossless形式/Jpeg 2000形式 低減対象データ: 頭頸部医科用人体CTデータ（※ファントムデータなどは処理不可）
利用方法	当社製ソフトウェア「Growth RTV Cloud」をインストール後、クラウドGPUリソースと連携して低減処理を行います。

■メディカルジャパン(大阪展)への出展のお知らせ

2020年2月26日～28日にかけて開催される「メディカルジャパン 大阪展」（インテックス大阪、5号館、関西バイオクラスターブース、No.12-16）に出展いたします。
当社ブースでは、本技術によるデモ、および本技術を開発した3D医用画像AI開発支援ツール「Growth RTV」の展示を行います。

メディカルジャパン(大阪展)公式サイト
https://www.medical-jpn.jp/ja-jp.html

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