Infinite Curationインフィニットキュレーション最先端コンピュータ技術の最大活用により「ミクロ」遺伝子解析と「マクロ」医療画像解析の相乗から新たな価値を創出し、医療・ヘルスケアの進展に貢献します。

製品/技術

〇メタゲノム解析 〇医用ブロックチェーン 〇ディープラーニングによる解析 ①胸部X線画像AI ②眼底写真AI ③頭部CT頭蓋内出血AI ④菌類AI [NEW] 〇医用クラウド用マルチWebビューアー 〇高速ボリュームレンダリング 3D解析ビューアー 〇超現実のフォトリアリスティック(シネマティック)ボリュームレンダリング①CT頸部/胸部 ②CT大動脈 ③CT膝関節/足骨 〇フォトリアル3D技術: MRI標本脳の表示 [NEW]〇歯科領域CBCT(コーンビームCT) 3Dビューアー [NEW]

技術事例: 医用ブロックチェーンシステム

ブロックチェーンの特徴

〇分散型台帳技術
特定サーバでの集中管理でなく、分散ネットワークで構築して共有
〇可用性の高さ
データベースノード(PC)を複数設置して共有
障害に強く、ダウンタイムなく連続稼働が可能
〇安全性・信頼性の高さ
データブロックを連結して、前ブロックをハッシュ値変換し次ブロックに組み入れており、改ざんはほぼ不可能。データ損失可能性極めて低い
〇秘匿性
公開鍵と秘密鍵により、情報資産とその所有者を紐づけ
〇トレーサビリティの高さ
時系列チェーンで管理

医療用に構成

Medical Blockは主に次の情報を持つ

  • ① 前ブロックのハッシュ値
  • ② ブロック情報(タイプ、日時など)
  • ③ データ (患者情報、医療画像情報、
    電子カルテ情報など)
  • ④ 上記①~③から自身のハッシュ値を生成

従来からの医用データ保存の3原則

  • 「真正性」(改ざん・消去がない)
  • 「見読性」(必要な時に適切に提示できる)
  • 「保存性」(安全に長期保管)

に照らして、ブロックチェーンは医用データ
に向いている技術であり、分散ネットワーク
での個人(患者)主体のシステムも可能

医用画像データの外部保管(クラウド化)の流れ

ブロックチェーン型ビューア例

ブロックチェーン型ビューア例

技術事例: ディープラーニングにより医療画像(胸部X線)診断支援システム構築

深層学習の模式図

Cardiomegalyの判断例・Infiltrationの判断例

Noduleの判断例・Pneumothoraxの判断例・Effusionの判断例・Atelectasisの判断例

技術事例: ディープラーニングによる眼底写真画像の解析

 

技術事例: ディープラーニングによる頭部CT頭蓋内出血の解析

技術事例: 医用クラウド用 ディープラーニング推論ユニット搭載 マルチWebビューアー開発(WIP)

技術事例: 超現実的なフォトリアリスティック(シネマティック)ボリュームレンダリング

技術事例 NEWCT大動脈の表示

技術事例: CT膝関節、足骨の表示

【リアルタイムでの表示動画】マウス操作による3Ⅾ回転例: 静止すると直ちに高精細表示となる。

【動画】表示領域や透過設定の変更: 骨内部から骨表面、血管、筋肉や靱帯、体表面へとリアルタイムで変更。

【動画】仮想光源の変更: マウス操作によりライト位置をリアルタイム360度の自由な方向で変更して、形状把握。

下の画像はCTによる(左足首から下の)足骨3D表示例。整形外科での骨折治療の、ボルト等何本かで骨を固定している。

画像右の通常型レンダリング方法に対して、フォトリアリスティックレンダリングは骨の質感、透過、ボルトの金属質感など、各部位や表示対象のリアルな質感の表示調整が可能である。硬質/軟質、ドライ/ウェット、プラスティック、メタリックといった擬似質感表現を変化させる事ができる。又、リアル表示以外に、フラットなイラスト的な表示も可能である。

断面画質向上バージョンによる、左足骨のカット3D表示

左上の通常法も断面のコントラストがついているが、断面画質を向上させたフォトリアリスティックレンダリングでは更に、CT値に沿った骨断面の微細なコントラストが明確に描出されている。

左下は設定カラーや質感を変更しているフォトリアリスティック例。より立体的に各骨の配置や周辺組織との位置関係が判り易い。右上は通常法の表示例。右下は左下と同じカット位置でのSagittal表示となる。

同じ足骨データの体表付近や断面の3D表示

血管走行も顕とした、臨場感の高い生々しい表現としている。

中図は、足を包んでいる布の細かな織目も描出されている。

背景色やライト(仮想光源)方向を変更しての同データ表示

実体そのものか、精巧な3Dプリンタモデル写真のような表現となっている。

(左下のみ、通常型のレンダリング例。奥行のある陰影ができている右下のフォトリアリスティックに対し、通常型は立体感や現実感は不足している)

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技術事例 NEWフォトリアル3D技術 〔MRI標本脳の表示〕

全脳標本を7テスラMR装置により撮影した高解像画像データ(1ピクセルが0.1mm解像度)を使い、

弊社が従来から技術向上に取り組んできましたPhotorealistic (Cinematic) Rendering法を用いて、標本そのものに近い表現が実現されました。

標本を実際にスライスせずに、あらゆる方向からの断面像を観察できます。

また脈管や神経線維などの微細な構造物を描出することも可能になりました。

 

公開されているデータ元:Edlow, Brian L. et al. (2019), Data from:7 Tesla MRI of the ex vivo human brain at 100 micron resolution, v3, Dryad, Dataset, https://doi.org/10.5061/dryad.119f80q

技術事例 NEW新ボリュームレンダリング法による歯科3Dビューアー

次の画像は、歯科領域でのCBCT(コーンビームCT)データによる新しい3D表示例

弊社のフォトリアル3D技術を駆使した新ボリュームレンダリングにより、対象形状が目前に迫ってくる臨場感が際立つ、今までにないリアル表示を実現しています。

 

次の画像は、左下が通常のボリュームレンダリング法。他の3画像が新しいフォトリアリスティックボリュームレンダリング法で描画を行っている。左上と右下は同一データで、右上は別データとなる。

 

左下の通常法でも細部までクリアに描出できているが、フォトリアリスティックでは奥行感、表面の凹凸感が極めて把握し易い。仮想ライトの方向やハイライト強度は対話的に自由に調整でき、一番見やすい状態を選択できる。左上と右下は同一データであるが、色合いやライト強度・ハイライト強度を変えており、右下画像は下顎骨の表面形状を観察し易い設定としている。

 

次の画像は、左上が通常のボリュームレンダリング法。右上は同一データに対し、フォトリアリスティックボリュームレンダリング法で描画を行っている。下顎の歯断面とその下側の(重要な血管や神経が通る)下顎管位置を表示していて、右画像では歯根と下顎管の位置関係が一目瞭然に表示できている。また、下顎骨内部の細部構造も明瞭に描出している。

 

下段の2画像は、インプラント術後のCBCT撮影画像。左はインプラント位置での断面表示を行っており、インプラント下端と下顎管との位置関係を描出している。右はインプラントそれぞれや人工歯をわかり易く色分けしており、下顎管を透過させてフュージョン表示している。

 

次の画像は、下顎左側の3断面(水平、冠状、矢状断)表示と透過3D表示を行っている例。右上と右中画像の透過3D表示では、歯列の下側に横に伸びている下顎管(血管や神経が通っている)の走行が明瞭に描出できている。右下画像は白黒反転した表示例。歯のエナメル質、象牙質、歯髄の各部が判り易い。

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