こんにちは.富士通研究所人工知能研究所の安富優と酒井彬です。
富士通研究所では、理化学研究所(理研)革新知能統合研究センターがん探索医療研究チームの小松正明研究員、浜本隆二チームリーダー、昭和大学医学部産婦人科学講座の松岡隆准教授と共同で、人工知能(AI)を用いて胎児の心臓異常をリアルタイムに自動検知するシステムを開発しています。 (プレスリリース)
この度、そのシステムに関わる技術が複数の論文誌で採択されたので、その概要についてご紹介します!
- 対象論文
- Shadow Estimation for Ultrasound Images Using Auto-Encoding Structures and Synthetic Shadows
- Suguru Yasutomi *, Tatsuya Arakaki, Ryu Matsuoka, Akira Sakai, Reina Komatsu, Kanto Shozu, Ai Dozen, Hidenori Machino, Ken Asada, Syuzo Kaneko, Akihiko Sekizawa, Ryuji Hamamoto, Masaaki Komatsu
- MDPI Applied Science
- Detection of Cardiac Structural Abnormalities in Fetal Ultrasound Videos Using Deep Learning
- Masaaki Komatsu*, Akira Sakai*, Reina Komatsu*, Ryu Matsuoka, Suguru Yasutomi, Kanto Shozu, Ai Dozen, Hidenori Machino, Hirokazu Hidaka, Tatsuya Arakaki, Ken Asada, Syuzo Kaneko, Akihiko Sekizawa and Ryuji Hamamoto: The starred authors( * ) are contributed equally
- MDPI Applied Sciences
- Image Segmentation of the Ventricular Septum in Fetal Cardiac Ultrasound Videos Based on Deep Learning Using Time-Series Information
- Ai Dozen*, Masaaki Komatsu*, Akira Sakai*, Reina Komatsu, Kanto Shozu, Hidenori Machino, Suguru Yasutomi, Tatsuya Arakaki, Ken Asada, Syuzo Kaneko, Ryu Matsuoka, Daisuke Aoki, Akihiko Sekizawa and Ryuji Hamamoto: The starred authors( * ) are contributed equally
- MDPI Biomolecules
- Model-Agnostic Method for Thoracic Wall Segmentation in Fetal Ultrasound Videos
- Kanto Shozu*, Masaaki Komatsu*, Akira Sakai*, Reina Komatsu, Ai Dozen, Hidenori Machino, Suguru Yasutomi, Tatsuya Arakaki, Ken Asada, Syuzo Kaneko, Ryu Matsuoka, Akitoshi Nakashima, Akihiko Sekizawa and Ryuji Hamamoto: The starred authors( * ) are contributed equally
- MDPI Biomolecules
- Shadow Estimation for Ultrasound Images Using Auto-Encoding Structures and Synthetic Shadows
- 超音波画像における音響陰影の検出 (安富)
- 超音波検査動画を活用した胎児心臓の異常検知 (酒井)
- 胎児心臓の心室中隔のイメージ・セグメンテーション (酒井)
- 胎児の胸郭壁のイメージ・セグメンテーション (酒井)
- まとめ