PILの技術
当社では、医療用画像処理技術の開発に取り組んでおり、高解像度化、ノイズ除去、コントラストの改善など、様々な目的に応じた技術を提供しています。従来 のフィルタリング手法だけでなく、機械学習を応用した手法も開発しています。これにより、医療専門家が正確な判断を行い、患者様に最適な治療を提供できるようになると期待されています。
画質変換
当社では、医療用画像処理技術の開発に取り組んでおり、異なる画像モダリティにおいても画質を変更することが可能な技術を提供しています。たとえば、MRI画像をCT画像へ変換することや、DRR画像をX線画像へ変換することができます。これにより、医療現場での診断や治療の効率性が向上し、患者様にとってもより適切な医療サービスを提供することができます。
私たちは、医療の現場で利用される、３次元画像を用いた非線形レジストレーション（deformable image registration）技術を開発しています。この技術により、複数の画像を正確に重ね合わせることが可能となり、診断や治療の効率性が向上することが期待されています。さらに、GPUを用いることで高速化を実現し、医療専門家の作業効率向上に貢献することを目指しています。
当社では、２方向から取得した２次元画像と３次元画像のレジストレーション（剛体画像レジストレーション）技術を開発しています。この技術は、放射線治療において、X線画像と治療計画CT画像の位置合わせを行う患者位置決めに使用されます。また、CT画像やMRI画像などの3次元画像同士のレジストレーションも開発しています。この技術は、医療専門家が理解しやすく、また、技術的に興味を持たれる方にも魅力的なものとなっています。さらに、GPUを用いることで高速化を実現し、診断や治療の効率化に貢献することを目指しています。私たちは、この技術を通じて、より正確かつ迅速な治療を実現することを目指しています。
医療現場での需要が高まる4次元CTですが、不規則な呼吸パターンによって、品質の良い4次元CT画像を取得することが困難であるという課題があります。この問題を解決するために、私たちは3次元CT画像から4次元CT画像を生成する技術を開発しました。この技術によって、より正確で品質の高い4次元CT画像を取得することができるようになります。また、放射線治療領域以外でも、この技術が活用できる可能性があります。
4次元CTアーチファクト除去
４次元CTの撮影において、不規則な呼吸パターンにより精密な幾何学的形状の４次元CT画像を取得することが困難である「4次元CTアーチファクト」という問題があります。この問題を解決するために、深層学習を使用した手法を開発しました。この手法は、高品質の4次元CT画像を生成することができ、放射線治療における正確な線量計算に貢献することが期待されています。
動体追跡治療技術
放射線治療において、体幹部領域の腫瘍を治療する際には、治療中にX線透視画像を撮影しながら体内をモニタリングし、呼吸同期照射によって治療を行います。一般的には、腫瘍近くに金属マーカを刺入することで位置を特定しますが、当社では金属マーカを使用せず、X線透視画像中の腫瘍位置をリアルタイムに追跡する技術を開発しました。これにより、患者にとって負担の少ない治療が可能になり、治療の精度が向上することが期待されます。
当社では、医療機器メーカーとの共同開発により、Area detector CTやコーンビームCT(CBCT)の開発経験を生かし、CT/CBCT再構成アルゴリズムの開発や、Rawデータベースのアーチファクト低減手法の開発を行っています。また、高速な演算を実現するために、GPUを活用した開発も行っています。これらの技術により、より高精度な画像再構成や低アーチファクトの画像取得が可能になり、より正確な診断や治療につながることが期待されます。
X線画像の骨除去
X線画像中の骨構造を取り除く方法には、異なるエネルギー(管電圧)のX線を用いたdual energy subtraction法や画像処理による手法がありますが、これらはリアルタイム性を確保することが難しいという課題がありました。そこで、当社はX線検出器にフィルタを取り付け、X線撮影時に骨を除去することができる手法を開発しました。この技術により、より迅速かつ正確な診断が可能になると期待されます。
検索キーをもとにPACSに保存されているDICOMファイルを検索し、取得することができます。
当社では、CT画像からDRR画像を高速に作成する技術を開発しています。DRR画像は、治療計画のシミュレーションや治療中の精密な照射位置の確認に使用されます。従来の方法では時間がかかっていましたが、当社の技術を用いることで、より効率的な治療が可能となります。