Medical AI for Chest Radiography
1枚の胸部X線画像から、
14種類の異常所見を解析
TORAH Vision AIは、高解像度の胸部X線画像から異常所見を分類し、AIが注目した領域を可視化することで、医療従事者の読影を支援します。
Grad-CAM ROI
- ISO 13485 医療機器品質マネジメントシステム
- デジタル医療機器GMP
- CES 2026 Innovation Awards Honoree
01Solution
TORAH Vision AI
画像の入力から結果の確認まで。所見の分類、病変位置の表示、Grad-CAMによる可視化を、ひとつの解析レポートでご提供します。
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01
複数所見の同時解析
14種類の異常所見と正常所見を、1回の解析で分類します。
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02
解析領域の可視化
バウンディングボックスとGrad-CAMヒートマップにより、AIが注目した部位を元画像上に表示します。
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03
統合解析レポート
所見ごとのスコアと可視化結果を、ひとつのレポートにまとめてご提供します。
- 詳しく見る
02Analysis Findings
14種類の胸部異常所見
肺実質、胸膜、心臓・大血管にわたる14種類の異常所見と、正常所見（No Finding）を分類します。
- 01Aortic Enlargement大動脈拡張
- 02Atelectasis無気肺
- 03Calcification石灰化
- 04Cardiomegaly心拡大
- 05Consolidationコンソリデーション
- 06ILD間質性肺疾患
- 07Infiltration浸潤影
- 08Lung Opacity肺野陰影
- 09Nodule/Mass結節/腫瘤
- 10Other Lesionその他の病変
- 11Pleural Effusion胸水
- 12Pleural Thickening胸膜肥厚
- 13Pneumothorax気胸
- 14Pulmonary Fibrosis肺線維症
- Findings
- 14 + 1異常所見14種類と正常所見を分類
- Imaging
- DICOM高解像度の医用画像をそのまま処理
- Explainability
- Grad-CAMAIが注目した領域を可視化
- Quality
- ISO 13485医療機器品質マネジメントシステム認証
03Workflow
画像の入力から結果の確認まで
5つのステップの解析プロセスを経て、医療従事者が確認できる結果をご提供します。
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STEP 01
画像の入力
DICOMなど対応形式の胸部X線画像をアップロードします。
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STEP 02
画像の前処理
高解像度画像を解析に適した形に正規化し、準備します。
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STEP 03
AI解析
ディープラーニングモデルが画像を解析し、所見を分類します。
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STEP 04
Grad-CAMによる可視化
AIが注目した画像領域をヒートマップで表示します。
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STEP 05
結果の確認
所見ごとのスコアと可視化結果を含むレポートを確認します。
04Quality & Recognition
国際基準の品質、世界が認めた技術
TORAHは、医療機器品質マネジメントシステムおよびデジタル医療機器GMPの体制のもとで、製品の設計・製造を行っています。
Contact
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