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医療画像の診断とは？課題と対策・製品を解説
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AI・人工知能における医療画像の診断とは？
AI・人工知能の医療画像の診断とは、深層学習などのAI技術を活用し、レントゲン、CT、MRIなどの医療画像を解析し、病変の検出や診断を支援する技術です。医師の診断精度向上、診断時間の短縮、見落としの削減などを目的としています。
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Versal ACAP AIアクセラレータボード (PCIe)
『Versal ACAP AIアクセラレータボード (PCIe)』は、Xilinx製Versal
ACAPデバイスを搭載したPCI Expressタイプのアクセラレータボードです。
VC1902 ACAP AIコアデバイスは、マシンラーニングまたはDSPアプリケーション
用の133INT8TOPが可能な400AIエンジンVLIWプロセッサコアを提供。
オンチップ2ARM Cortex A72アプリケーションクラスCPUコア及び
2ARM CortexR5リアルタイムCPUコアのスカラー処理をサポートします。
【特長】
■Xilinx AIア クセラレータVersal ACAPを搭載
■アプリケーションデータメモリとして8GB DDR4を搭載
■高速通信インタフェースはFirefly(4x28Gbps)を搭載
■通信プロトコルは10/25/40/100G Ethernet、PCIe、Fiber Channel、
Infiniband、Auroraをサポート
※詳しくはPDF(英語版)をダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
AIの精度を向上させたい場合の7つの施策
近年、DeepLearningのモデルを手軽に作成できるツール・サービスが
販売されております。
手軽に行えることになったことで、既にDeepLearningモデルの開発に
着手されている方もいらっしゃるかと思います。
DeepLearningのモデル作成の次に課題となるのは『精度向上』。
想定した精度が出ない時には、以下を実施することで、性能改善に繋がります。
1.各種ハイパーパラメーターを変更する
2.学習データを増やす
3.学習データの"パターン"を増やす。
Ex.照明の明るさの違い、大きさの違い、速度の違い
4.前処理を行い、データの特徴を分かりやすくする
5.使用するモデルを複数種類の中から、比較検討する
6.モデルのクラス設計を見直す
7.複数モデルを組み合わせたアンサンブルモデルを構築する
しかし、これらの作業を行うためには、専門知識やデータを用意するための
時間と労力が必要となります。
当社の「DeepEye」を使用することで、これらの精度向上策を
手軽に行うことができます。
AI開発を成功に導くポイント
AIベンダーに依頼した際に、成功しやすい開発について紹介致します。
1．ゴールやプロセスが具体的である
「〇〇製品の△ラインの□作業を自動化したい」など具体的なゴール設定が
できていて、プロセスも明確な開発は成功するケースが多いです。
2．データ取得環境が整っている
データの純度は開発結果に多大な影響を与えます。
そのため、データ取得環境が整っている場合は成功率が高くなると言えます。
3．AIをシステムの一部として捉えている
AIはあくまで、ニーズ解決のための手段として捉え、使用環境などを
考慮することが大切です。
3つのポイントを紹介しましたが、お客様だけで上記を実践することは難しい
ケースもございます。
当社の「DeepEye」を使用することで、お手軽にAI開発に取り組むことが可能です。
・売り切り型のため予算が立てやすい。
・AIで出来るか不明確な場合にも、何度も検証できる。
・課題の数が多い場合でも、金額が変わらない。
また、当社ではAIコンサルティングも行っており、お客様の課題解決に向けた
サポート体制も整えております。
人工知能・機械学習・ ディープラーニング関連技術とその活用
何ができるのか？何が必要なのか？産業利用を考える人のための
人工知能・機械学習・ディープラーニング関連技術とその活用
◎人工知能とは？機械学習とは？ディープラーニングとは？◎
教師あり学習・教師なし学習・強化学習・NN（ニューラルネットワーク）とは？ディープラーニングは何がすごいのか？話題の囲碁（AlphaGo）の戦略とは？各技術の基本をしっかり押さえる！
◎画像認識・音声認識・自 然言語処理・・・各分野の詳細も解説◎
◎人工知能を利用する！何か必要？データの扱い方は？どんなツールがある？実装の方法は？◎
人工知能を活用するには何が必要になるのか？R Python Spark・・オープンソースの種類からCaffeやChainer等ディープラーニング関連ツール実装方法まで解説！
◎人工知能をめぐる問題点も解説！法規制の動向は？シンギュラリティは起こるのか？◎
◎どんな産業分野に応用が見いだせるのか？？◎
自動運転へのディープラーニングの応用や創薬・医療診断における人工知能、ロボットにおける活用や外観検査・材料開発・エネルギーに至るまで産業に与えるインパクトを解説！
非接触型アイトラッカーFX3アドオン「Facekitモジュール」
AI向け画像アノテーショ ン
AI向けワークステーション『Noel Spec』
ZEUS-MULTIGPU/Ryzen-RTX4060 x2
当社で取り扱う、『ZEUS-MULTIGPU/Ryzen-RTX4060 x2』をご紹介いたします。
AI、ディープラーニング、シミュレーション、高速計算処理に好適な
GeForce標準グラフィック、RTX4060を2枚搭載したマシン。
PCケースは、高さ170mmまでのCPUクーラー、最大9個の120mmファン搭載に
対応しております。
【PCケース 特長】
＜ANTEC P20C WHITE EEB＞
■PWMファン3個、強化ガラス搭載のE-ATX対応ミドルタワーケース
■8箇所のケーブルホールと幅広裏配線スペース
■フロント、トップに360mmサイズの大型ラジエータ搭載対応
■最大9個の120mmファン搭載に対応
■375mmを確保した拡張カードスペース
■高さ170mmまでのCPUクーラーに対応
※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
Rist画像AI研究委託サービス
昨今、「AI搭載の～」「AIの力で～」のようなAIのついての情報を多く目にします。企業のDXが叫ばれている中、AIの必要性が高まってきておりますが、実際にAI導入をされている企業は12.4%（2020年 総務省「通信利用動向調査」より）にとどまっており、導入を検討中の企業様が多い状況です。
当資料では、「AIの歴史と最近の動向」「今AIを活用すべき理由」「AI導入にあたって知っておきたいポイント」等、AI活用に関しての基礎知識を詳しく解説！
＜掲載内容（抜粋）＞
■AIの歴史と最近の動向
■今AIを活用すべき理由
■製造業のおけるAI活用事例
■AI導入にあたって知っておきたいポイント 等
【「攻めのAI」で勝つためのポイントとは？無料個別セミナーを実施（先着3社）】
より詳しいAI搭載による製品の競争力を高めるためのポイントを知りたい方向けに
無料個別セミナーを先着3社で開催いたします！
ご希望の方はお問い合わせフォームに
「特別セミナー希望」と記載のうえ、お申し込みください。
※詳しくはお問い合わせ、またはPDFをダウンロードしてください。
外観検査・画像処理 ディープラーニング4GPUワークステーション
DEEP∞(ディープ インフィニティ)は「NGC (NVIDIA GPU Cloud)」の設定サービスが付属したAI開発専用パソコンシリーズです。 NGC動作検証済みのため、ディープラーニング用フレームワークをダウンロードするだけで、環境設定や整合性を気にすることなく計算環境の構築ができ、業務へ導入するまでの時間を大幅に短縮します。
主なご利用用途
■ディープラーニング（deep learning）
■機械学習
■ 自然言語処理
■画像認識・画像処理
■需要予測
■音声認識・感情認識
■エッジAI・AI検査
■概念実証・PoC
■データサイエンス・生成系AI
■不良品検出・異常検知
【特長】
■コストパフォーマンスに優れたNVIDIA RTX A5000 を4枚搭載
■NGC (NVIDIA GPU Cloud)に対応・設定サービスが付属
■CPUの演算性能も重視した2CPUモデル
■旧世代製品のリプレース・学習速度の向上に
【書籍】AIを用いた五感・認知機能の可視化（No2110BOD）
書籍タイトル：人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー
◎ ヒトのもつ嗜好性・感性や動作・暗黙知など、無形の感覚情報をいかに“デジタル化”するか？
◎ ヒトの感覚をモデリングし、製品開発に活かす！
ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー ー
■ 本書のポイント
1. 匂い、味覚、視覚、触覚、聴覚―
人工知能を用いたヒトの「五感」のモデリングと製品開発
2. ヒトの「感情」や「認知機能／動作」のモデリングと評価
3. 五感や感情評価のための生体情報収集技術とその機械学習による解析
4. 時間変化する「感性・感覚データ」の機械学習による解析
AI検査・画像処理 ディープラーニング用ワークステーション
独立成分分析法のパターン認識・画像処理への応用とMATLAB
陳 延偉 立命館大学 情報理工学部 メディア情報学科 教授（工学博士）
＜著者略暦＞
1985年 神戸大学工学部卒業
1987年 大阪大学大学院工学研究科博士前期課程修了 工学修士
1990年 大阪大学大学院工学研究科博士後期課程修了 工学博士
1991年 （財）レーザー技術総合研究所 研究員
1994年 琉球大学工学部電気電子工学科 講師
1996年 琉球大学工学部電気電子工学科 助教授
2003年 琉球大学工学部電気電子工学科 教授
2004年 立命館大学情報理工学部メディア情報学科 教授
＜刊行日＞2007年10月16日
＜定 価＞52,290円（税込）
＜体 裁＞ B5判 ハードカバー 約156頁
深層距離学習モデルを用いた20000クラス分類モデル開発事例
『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。これまで自社技術のみだけでは実現できなかった案件や長年解決できなかった技術的課題を解決できる可能性があります。
【AI開発事例：情報の距離を最適化する行列を学習する深層距離学習AIモデルの適用】
■20000クラス分類にあたり顔認証などに適用される深層距離学習（Metric Learning）を選定
■Metric Learningモデルにより特徴量を登録→入力画像の特徴量と比較することで分類を行う
■適用できそうな事例：顔認証、店舗商品分類、良品学習 等
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
【ホワイトペーパー進呈中】教師データと機械学習の関係とは
AIの一手法である機械学習において、精度を高めるために欠かせないもの、
それは「教師データの質」です。
人間であれば、2つや3つの見本となる教師データがあれば、ある程度の
判断が可能に思えます。しかし、AIにとっては、その少ないデータで正確な
回答を導き出すのは難しいのです。なぜそうなるのでしょうか。
当資料では、機械学習の仕組みとともに、その理由を詳しく解説いたします。
【掲載内容】
■AI(人工知能)の3ステップ - 教師データは重要な「インプット」
■AIの機械学習における教師データとは
■教師データと機械学習の関係 - 機械学習は何をやっているのか
■適切な教師データ作成の課題
■FRONTEOがAIで支援する「不正調査」「監査」特有の課題、AIごとの強みや使い方
■「発見する」目的に特化したAI、FRONTEOの「KIBIT」
※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
【資料】Explainable AI（XAI）
AI行動推定システム『AI-Behavia』
AI用画像撮影ステージシステム『DTAI150』
『DTAI150』は、AIを使った検査ソフトを開発する為の対象物の画像ファイルを
自動撮影をして画像ファイルを蓄えるシステムです。
対象物をステージに置いて、自動的に回転させながら画像を複数枚撮影可能。
煩雑な画像撮影が省力化でき、照明やカメラの調整が簡単に行えます。
カメラ、撮影ステージ、照明、パソコン、モニター、ソフトウエアをセットにして
簡単に画像撮影と保存ができます。
【特長】
■自動 的に回転させながら画像を複数枚撮影可能
■煩雑な画像撮影が省力化できる
■照明やカメラの調整が簡単に行える
■撮影対象寸法の変更などの要望にお応え
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
MATLABによる信号処理向けディープラーニング
当ホワイトペーパーでは、ディープラーニングの基礎はじめ、
3つの信号処理の例(音声コマンド認識・残存耐用時間の予測・
信号のノイズ除去)を解説しております。
これらの例を通して、信号処理タスクをよりすばやく行い、
より正確な結果を得る上で、MATLABを使用した
ディープラーニングがどのように役立つかを解説しています。
MATLABは、反復的に実施する分析や設計プロセスに適した
デスクトップ環境、そして行列と配列の数学を直接表現する
プログラミング言語が1つに組み合わさったソフトウェアです。
【掲載内容(抜粋)】
■はじめに
■ディープラーニングの基礎
■ディープラーニングネットワーク
■ネットワークの選択
■信号データに関して考慮すべきこと
※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
AI画像処理ディープラーニング用ワークステーションRTX4090
Rist画像AI研究委託サービス ※開発実績進呈中
『Rist画像AI研究委託サービス』は、企業の製品・サービス開発やR&D部門向けに画像AI開発をまるごと受託するサービスです。
当社では、これまで顧客の自社技術のみでは実現できなかった案件や
長年解決できなかった技術的課題を、オーダーメイドAIで解決する
“AI駆け込み寺”としてビジネスを展開。
ぜひ、当社の画像AIに関する技術を貴社の新製品開発や新規事業戦略にご活用ください。
【適用領域】
・良品学習AIによる 、熟練者の目視検査を再現するAI画像検査機の開発
・物体認識AIアルゴリズムによる、協働ロボットの“目”の開発
・建物検査における外壁クラックAI画像診断システムの開発
・書籍背表紙の読取りAIによる棚卸し業務の省力化 など
【サービスの強み】
・世界トップレベルのデータサイエンティストが多く在籍
・製造業で培ったAI導入実績
・“AI駆け込み寺”
【選べるプラン】
お客様の要望・課題に合わせた形で、４つの最適なプランをご用意。
※詳しくはHPまたはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
お探しの製品は見つかりませんでした。
1 / 1
AI・人工知能における医療画像の診断
AI・人工知能における医療画像の診断とは？
AI・人工知能の医療画像の診断とは、深層学習などのAI技術を活用し、レントゲン、CT、MRIなどの医療画像を解析し、病変の検出や診断を支援する技術です。医師の診断精度向上、診断時間の短縮、見落としの削減などを目的としています。
課題
診断精度のばらつき
AIモデルの学習データやアルゴリズムの質によって、診断精度にばらつきが生じる可能性がある。
希少疾患への対応
学習データが少ない希少疾患の場合、AIが正確な診断を下すことが難しい。
医師との連携と信頼性
AIの診断結果を医師がどのように解釈し、最終的な診断にどう反映させるか、またAIへの信頼性をどう構築するかが課題となる。
データプライバシーとセキュリティ
機密性の高い医療画像データを扱うため、プライバシー保護とセキュリティ対策が不可欠である。
対策
多様なデータセットでの学習
様々な施設や条件で撮影された多様な医療画像デー タを学習させることで、汎用性と精度を高める。
専門医による検証とチューニング
AIの診断結果を専門医が検証し、必要に応じてモデルをチューニングすることで、精度と信頼性を向上させる。
説明可能なAI（XAI）の導入
AIがなぜその診断結果に至ったのかを可視化・説明する技術を導入し、医師の理解と信頼を促進する。
厳格なデータ管理体制
匿名化処理、アクセス権限管理、暗号化などの厳格なデータ管理体制を構築し、プライバシーとセキュリティを確保する。
対策に役立つ製品例
画像解析支援ソフトウェア
深層学習を用いて医療画像を解析し、病変候補領域の検出や計測を自動で行うことで、医師の診断作業を効率化する。
疾患スクリーニングシステム
大量の医療画像を高速に解析し、異常の可能性が高い画像をスクリーニングすることで、見落としを防ぎ、早期発見を支援する。
診断支援システム
複数のAIモデルを統合し、様々な種類の医療画像に対応。診断結果の比較や、過去の症例との照合機能を提供する。
遠隔診断支援サービス
AIによる画像解析結果を遠隔地の専門医に共有し、迅速かつ的確な診 断を可能にする。専門医不足の地域でも質の高い医療を提供する。
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