【開発事例】CT画像内の物体検出・トラッキングシステムの開発
CT動画において特定物質の検出とトラッキングを行う
2019年 国内企業M社様向けに医療用CT画像内の特定物質の検出とトラッキングを行う システムを開発した。アノテーションツールの作成、リサーチ、モデルの実装、 学習・評価、推論システムの構築を行なった。 独自ツールの作成。クライアント企業様の要望に対応するには特殊なデータが必要であったが、 それをラベリングするツールが無かった。そこで独自にアノテーション・ツールを作成し、 データを生成した。 不鮮明なCT動画における特殊物体検出とトラッキング。今回は動画における各フレームの CT画像が粗いため、特定物質の検出とそのトラッキングは困難を極めた。 しかしNeural Networkアーキテクチャ改善、画像の前処理の工夫、トラッキングの アルゴリズムの改良により克服した。 ※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。
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当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。（Preffered NetworkdのchainerやGoogleのTensorflowよりも先に発表） 2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。 2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。 2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。 その後、製造業分野、医療分野、農林水産業分野などで多くのシミュレーションモデル、およびロボット・モデルを開発。 Award： 2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。