2026.05.12
AI向け3DX線CT画像の圧縮に関する検証
| 実施期間 | 2024年12月~2025年7月 |
|---|---|
| 申請企業 | 藤田信夫 株式会社カタナコーポレーション |
| プロジェクトリーダー | 加瀬裕貴 静岡大学 学術院情報学領域 -情報科学系列 助教 |
| スカウト | 松本好司 静岡大学 イノベーション社会連携推進機構 客員教授 |
| ビジネス財務コーチ | 八木慎司 株式会社静岡銀行 |
インタビュー動画
医療分野において急速に増加している3D医療用画像データの機械学習を使用した診断に向けて、可逆的データ圧縮技術による大量データの保存・伝送に係る負担軽減の医療現場における優位性、実用可能性を検証した
課題
自動運転車開発などで弊社のリアルタイム・ロスレス圧縮技術をAI診断とあわせて利用するケースがあり、画質が低下している非可逆方式よりも可逆方式によるRAWデータの方が精度が向上するであろうとの期待があるがエビデンスがない。医療分野の画像診断に用いるAIによる画像診断精度における、非可逆圧縮と可逆圧縮(RAWデータ)の影響差異を解明したい
プロジェクト概要
臨床用CTデータおよび試作ファントムによる画像データを用いて、RAWデータ(可逆圧縮)およびJPEG圧縮データ(非可逆圧縮)の各種圧縮率におけるデータ品質の違いが、AIによる画像セグメンテーションに与える影響について定量的に評価した。非可逆データの圧縮率が高まる(品質が低下する)につれて、AIによるセグメンテーション精度が低下することが視覚的にも、定量的にも確認された。依頼企業の可逆圧縮により約60%データ削減が可能であり、可逆圧縮で保存された画像が解析用途で有効であるとの見解を医療専門家から得た。
期待される効果
医療業界市場への新規参入 大手医療機器メーカーへの販売
X線CT画像を用いたAIによる非破壊診断の精度向上
X線CT画像を用いたAIによる非破壊診断の精度向上
関連した光技術
三次元X線CT、画像データのリアルタイム・ロスレス圧縮技術



