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人工知能関連技術開発企業

X線透視装置

国立ガン研究センター中央病院との共同研究開発


AI技術を用いた透視画像の擬似3D化で診断精度向上へ
平面的な透視画像をAI技術を用いて疑似3D化することで、「手前」あるいは「奥」の認識が可能になり、気管支鏡の病変への誘導が容易になることを目的とする。

本研究で期待される効果


効率よく病変部分に気管支鏡ラジアルが到達でき、診断精度が向上することが期待されます。X線透視を使用する時間が短くなり、医療従事者、放射線技師、患者の被ばく線量が低減し、体への負担が軽減することが期待されます。現在、肺がん手術を受けるまで４～５週間待ちですが、検査・病変抽出が早くなると、患者が早く手術を受けることができ多くの命を救える可能性がある。

本研究の特色・独創的な点


気管支鏡生検の診断率改善のため、北米では2社からロボット気管支鏡が開発されているが高価である。一方、AI技術を用いた透視画像の疑似3D化技術は簡便かつ安価であり、また本研究の成果は経皮的冠動脈インターベンションなどの透視画像を使用する検査に広く応用可能である。単眼カメラを用いたDepth予測は、自動運転技術を中心に開発が進み基盤技術は確立しており、予備実験においてもX線透視画像への応用は有望な結果であった。近年画像診断分野を中心にAI技術の医療への導入が進んでいるが、本提案書のようなX線透視画像への応用は例がなく成果が期待される。

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