SYNAPSE Creative Spaceの開発事例紹介

Segmentation

大腰筋抽出

大腰筋は背骨と両足の付け根を結ぶ筋肉で、年齢とともに大腰筋が衰退すると転倒のリスクが上昇するため、筋肉量の維持が重要な課題となっています。
本事例ではSYNAPSE Creative Spaceを使用して、大腰筋を抽出するAIモデルを作成しました。
また、本サービスのセグメンテーションでは推定領域の体積も推定計算が可能ですので、大腰筋体積の推定も可能になります。
他臓器、組織も同様に抽出するAIモデルの作成が可能です。
※研究用のAIであり、臨床使用は不可となります

 

データ数
学習データ…89件
テストデータ…9件

スコア
DICE係数:0.96

作成したAIモデルによる抽出結果

大腰筋抽出2

ポイント 

セグメンテーションフロー

本サービスでは作成したAIモデルを使用して、アノテーションの推定(AI推定)が可能です。AI推定の結果をアノテーションとして確定し、修正することも可能です。こちらの機能を使用することで、10件アノテーション→AI学習→追加の10件の画像に対してAI推定→アノテーションとして確定→AI学習…と繰り返すことで、多数のデータに対しても効率的にアノテーションが可能です。

 

Classification

骨密度推定

高齢になってからの骨折(特に大腿骨骨折など)はその後のQOLに大きな影響を与えるため、骨密度の減少を早期に発見することが重要となっています。
本事例ではSYNAPSE Creative Spaceを使用して、骨密度を推定するAIモデルを作成しました。
他にも様々なClassification AIモデルの作成が可能です。
※研究用のAIであり、臨床使用は不可となります

 

データ数
学習データ…85件
テストデータ…12件

スコア
1-MAE:0.91

作成したAIモデルによる骨密度推定結果

骨密度推定

 

ポイント 

アノテーション層別

本サービスでは画像上の関心領域だけでなく、画像診断時に参照する周辺臨床情報を含めてアノテーションできる仕組みを提供しています。患者情報や検査情報などを合わせて入力することで、統合的な分析が可能になります。