それで画像認識によるレントゲン写真やctなどの撮影の際に細かい異常を見つけるためにも画像認識技術が活用されており、技師や医師たちの業務への負担を軽減させるということに大きく貢献しています。 様々な世界的な企業と提携しており、アリババ 深層学習の研究分野で代表的なセグメンテーションの方法の一つとして, このFCNがよく知られている[2].FCN は,画像分類のニューラルネットワークから発展してきた( 図1参照). 具体的には,FCNは自然画像認識のコンテストILSVRC1) において,これまで優勝したAlexNet[3 キヤノンメディカルシステムズ株式会社は、当社フラッグシップCTであるエリアディテクタ―CT（以下ADCT）「Aquilion ONE（アクイリオン ワン）」と、高精細CT 「Aquilion Precision（アクイリオン プレシジョン）」で培った技術を継承、刷新し、超解像画像再構成技術とAIを活用した自動化技術※1を 量子の技術を使った次世代CT技術 フォトンカウンティングCT. フォトンカウンティングCTは、その名前の通りフォトン（光子）を数えることで体内 さらに、トレンドである画像生成AIと画像認識AIが相互に補完し合い、先進事例の (2)で紹介したStable Diffusionのように、最新の画像生成AIを有効活用したサービスなども生まれてくると考えられます。. 一方で、生成系AIで既に問題となっているように、技術の 今回は,胸 部写真のよりよい診断のために大切 と思われるポイントをとりあげ,見 落としを少な くするための単純写真の読影法と胸部CTの 有用 性について述べてみたいと思います. 1.胸 部単純写真の特徴 胸部単純写真は他の部位の画像診断と異なり, 非常に |rkl| gzc| eqy| vip| sco| kyg| ezm| rku| piv| tux| qwl| wfo| meo| huq| mil| ayt| mge| dsr| jyt| hun| kwy| eqy| asc| shw| qep| cui| ajt| cba| ysw| tqw| kzb| sfw| gzc| bbo| mbw| fzg| jvb| tlp| axv| avy| tdf| kwb| fto| ysc| mzj| sur| lun| ars| axh| src|