01
High-Resolution Imaging
高解像度医用画像処理
医用画像が持つ広い階調範囲を活用し、わずかな濃度差まで解析に反映します。
- DICOM元画像の入力に対応
- 高解像度画像の前処理と正規化
- 微細な濃度情報を保持
医用画像を精密に読み解く
4つのコア技術
高解像度画像処理、ディープラーニング解析、説明可能な可視化、複数所見の分類。TORAH Vision AIを構成する技術です。
01Core Technology
TORAH Vision AIの技術構成
それぞれの技術は、医療従事者がAIの結果を信頼し、確認できるように設計されています。
02
Deep Learning
ResNet50ベースのディープラーニング解析
ResNet50ベースの畳み込みニューラルネットワークが、胸部X線画像の特徴を抽出し、所見を分類します。
- ResNet50ベースのCNNアーキテクチャ
- 画像特徴の抽出と所見分類
- 専門医のラベリングデータに基づく学習
03
Explainable AI
Grad-CAMによる解析領域の可視化
AIが判断の根拠として注目した領域をヒートマップで表示し、医療従事者が画像上で結果を直接確認できるようにします。
- Grad-CAMヒートマップ
- 所見ごとのバウンディングボックス
- BBox・Grad-CAM統合レポート
04
Multi-class AI
複数所見の分類
1回の解析で14種類の異常所見と正常所見をあわせて分類し、画像を総合的に評価します。
- 異常所見14種類＋正常分類
- 所見ごとのスコアを提示
- 複数所見の同時検出
02Development Pipeline
データから製品まで
医療機器品質マネジメントシステムに基づき、データ管理からリリースまでの全工程を管理しています。
-
01
データ収集・匿名化
医用画像データを、個人情報を除去した状態で取得します。
-
02
専門医によるラベリング
専門医が所見を付与し、学習データを構築します。
-
03
モデル学習
ディープラーニングモデルを学習させ、最適化します。
-
04
性能検証
別のデータを用いてモデルの性能を確認します。
-
05
品質管理下でのリリース
品質マネジメントシステムの手順に従って製品をリリースし、管理します。
03Research
研究活動
2025.11
肺感染症を伴う菌血症患者のAI予後予測
胸部X線と臨床データを融合した死亡リスク予測研究 — 学会発表優秀賞
2025.11
バイオ半導体・幹細胞パネルディスカッション
肺疾患を有する菌血症患者を対象としたAI融合予後予測について発表
2025.08
大韓心臓血管胸部外科学会
Korea ECMO Symposium & The 8th BEST 2025にて展示・デモンストレーション
Contact
医療AIの導入やご協力について、
TORAHにご相談ください
製品の導入、デモのお申し込み、臨床での協力、海外パートナーシップなど、お気軽にお問い合わせください。担当者より1営業日以内にご連絡いたします。