イーグロース、プログラミング不要な3D医用画像に対するAI訓練ツールを開発

最終更新日:2024/01/18

3D医用画像向けAI訓練ツール

イーグロースは医師や医療従事者等に向けて、プログラム不要な3次元医用画像に対するAI訓練ツールを開発しました。

イーグロースは、AIプログラミングを行うハードルが高い医師や医療従事者等に向けて、ノーコードで三次元医用画像に対するAI訓練ツールを開発しました。このツールは医用AI開発支援製品「Growth RTV」の追加機能として提供されます。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の開発機能を追加し、他用途向け医用AIについても順次対応予定です。

同社では、施術済み患者データ群に対し、Growth RTVで一括データ処理した後、同ツールによって切除対象領域や骨の自動抽出AIを訓練し、術後画像を生成可能なDICOMファイル群として出力するアプリケーションを開発しました。

データ前処理からアプリケーションのプロトタイプ実装完了まではわずか1週間程度でありながら、Growth RTV上のメニューで簡便に呼び出して新規症例に適用でき、医用AI開発から社会実装までにおける大幅な時間短縮およびコスト低減に成功しています。

3次元画像用AI開発のプロセスは、大まかに分けて学習データ入力（アノテーション）、データ前処理、モデル設計、訓練、検証、アプリ開発になります。同ツールでは全プロセスをワンストップな環境下で行え、DICOM-RTデータ内の定義済み関心領域（ROI）に対する自動抽出AIであれば、最短1週間程度でアプリケーション化できます。

AI開発は専用GUI画面で提供され、学習対象領域名や学習設定値を入力し、ボタンをクリックするだけで全AI開発ステップが実施できます。学習済みAIは、ワンクリックで登録（学習済みモデル配置）、新規に読み込んだ症例データに対するAI実行もメニュー呼び出しで可能です。

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でき、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。

3D医用画像のAI開発は学習用症例数が不足しがちですが、同ツールは「Growth RTV」上に搭載されているランダム3D回転および微小変形機能等を利用して水増しながら訓練を実施することができるため、少ないデータ数でも訓練精度向上が期待できます。

出典：PR TIMES

AIsmiley編集部

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