Deep Residual Learning-Based Classification with Identification of Incorrect Predictions and Quantification of Cellularity and Nuclear Morphological Features
デジタルトランスフォーメーション AIによる病理学の
当社はデジタルパソロジー及びAIによる診断支援ソリューションを提供することによって、病理医の作業効率化を
図り、デジタルトランスフォーメーションの潜在可能性を実現したいと考えます。
我々は臨床・AI研究及びAI開発等様々な場面に応用可能なデジタルパソロジープラットフォームを開発し、ウェブベースのWSI画像管理・閲覧システム、アノテーション、AIモデルの構築、ワークフローにAI技術の実装等のサービスを
提供しております。
要するに、当社はデジタルパソロジーにおけるAI開発に関する多種多様なサービスを提供しております。
手軽に画像共有・
使用者間の連携性向上
医師の日常業務改善を目的に開発されたデジタルパソロジーワークフローシステムは、病理医業務の効率化及び生産性向上を実現できます。
システムを通し業務量・業務プロセスを把握した上で、AIを組み込むことにより、業務の優先順位をつけることが可能です。
新時代病理学のための
AIシステム
当社は優れた画像認識能力を持つディープニューラルネットワークの活用を通し、病理診断の高精度化の実現を目指します。
我々はスライド品質管理・ケースのトリアージ・細胞分類計数・IHC免疫染色定量化等に関わるAIソーリューションズを提供しております。
ギガピクセルAI
WSI画像をCNNの学習に使用する場合、高い解像度によってGPUのメモリ不足エラー(OOM)が発生する頻度が高まります。
そのため、画像をパッチに切り分けてトレーニングを行うのが一般であるが、この方法で行うと大量のアノテーション作業が必要となります。
当社が開発したギガピクセルAIは、アノテーション・画像分割なしでWSI画像でAIトレーニングを実行することが可能です。
当社はメモリ不足の問題を克服し、さらにアノテーション作業を簡略化することによってデジタルパソロジーAIの開発を加速させました。ギガピクセルAIは、より大量なWSIデータを機械学習に応用することを可能にする、革新的な技術です。
組み込みAIシステム
医用画像機器に対応するAIシステムを開発し、スマートな臨床ワークフローを実現します。