このコンテンツは医療従事者向けの内容です。
Deep Learning 技術の活用で画像解析が進化*1
胸部CTにおける読影ワークフローを支援します。
肺・心臓・甲状腺に対応。
臓器セグメンテーション機能で認識した肺区域情報を表示します。
肺結節の候補を検出して表示します。結節内の高吸収域を定量化する補助機能と併せて、読影業務の質の向上を目指します。
肺結節の性状分析結果(形状や吸収値など)の観察と分析結果を元に、肺結節の所見文候補を複数作成して提示します。
読影ワークフローを強力に支援する機能をセット。
胸部CTにおいて、周辺組織と比較して高吸収な領域を強調表示します。
胸部CTから、縦隔/腋窩リンパ節を抽出する機能です。比較的大きめな縦隔/腋窩リンパ節を抽出します。
胸部CTの甲状腺において、周辺組織と比較して高吸収・低吸収領域を強調表示を行います。
胸部CTの肺動脈において、周辺組織と比較して低吸収な領域を強調表示します。
胸部の関心領域について仮想的にThinスライスを生成します。
撮影した胸部単純X線画像を自動解析。結節・腫瘤影、浸潤影、気胸が疑われる領域を検出しマーキング。その領域を医師が再確認することで、見落し防止を支援します。
CXR-AIDが候補領域の解析を行ったのち、0~100に応じた確信度を色分けして表示。
画像単位の解析結果として、画像内の確信度の最大値が数値で表示されます。
SAI viewerと組み合わせることで、透過度変更によるヒートマップ強調やラベリング表示が可能になります。
腹部CTにおける読影ワークフローを支援します。
肝臓・腎臓・脾臓・膵臓・副腎に対応。
臓器セグメンテーション機能で認識した区域情報を表示します。
各臓器内の高吸収・低吸収領域を強調表示。スマート定型文を表示可能です。
造影CTの肝臓・腎臓では、抽出領域を吸収値により分類して表示。領域内が不均一の場合は赤、均一の場合は青で色分けを行います。また非造影CTの腎臓では、ユーザーが設定したCT値の闘値により分類表示を行います。
肝臓内の関心領域を性状分析し、自然言語処理技術により所見文候補を複数作成し提示します。
腹部CT画像において、最大短径を自動で計測します。
頭部CTにおける読影ワークフローを支援します。
周囲と比較してHU値が高い箇所、低い箇所を強調することで見易くします。
臓器セグメンテーション機能で認識した脳区域情報を表示します。
EvansIndex、脳梁角、MidlineShiftを自動計測します。
骨のCTにおける読影ワークフローを支援します。
肋骨骨折の候補を検出して表示する機能です。以下のような補助機能により、読影業務の質の向上を目指します。
臓器セグメンテーション機能で認識した脊椎、肋骨の番号を表示します。
椎体・肋骨のCT値の増減を表示する機能です。
CT画像から、椎体の前/中央/後ろの高さを自動計測をする機能です。
厚いスライスの画像に対して、薄いスライスを推定した再構成画像を表示します。
各臓器・区域の体積推移をグラフで観察することができます。
胸腹部大動脈の直交断面/VR/CPRの3画面を並べて表示します。
臓器セグメンテーション技術を応用した所見文作成支援機能を利用できます。胸部、腹部、骨、頭部を対象としています。