TECHNOLOGY画像解析

「研究者は、より研究者らしく。」

ビックデータの問題は研究の世界にも起きています。ビジネスの世界では続々と対策が実施されているものの、 研究分野、特に画像解析分野での対策はほとんどされていないままです。
単調な画像解析作業が増え続けることは、データを解釈・追及する時間を圧迫します。 本来有意なデータを見過ごすことが、既にあなたの周りに起きているかもしれません。

「研究者の膨大な単純作業時間を創造する時間に回してほしい。」

我々はそんな思いからこの事業を始めました。 既に100件以上の研究者の悩みに応え、研究者を強力にサポートしてきた画像解析技術が我々にはあります。 独自のアルゴリズム・機械学習の技術は、既に研究の世界で活かされています。 研究者の悩みを生物学と情報学の両方のバックグラウンドをもつ我々は、それぞれのお悩みに合わせたオーダーメイドの画像解析ソフトウェアをワンストップで開発しています。

人工知能を活用した
医療画像診断支援システム


  • MRIで撮影された脳のスライス画像

  • 動脈部分を抽出して3次元化した画像

近年、日本においてCTやMRIなどの医療機器の高度化に伴い、医療現場で取扱う医療画像のデータ量は急増しています。一方で、放射線科医に限定してOECDの国々と比較すると、35か国中35位と最も少ない状態です。当社は東京大学発ベンチャーとして研究室の頃より約10年前から国立がん研究センターと医療画像診断支援ソフトウェアの開発を行ってきました。医療機器としての承認をめざし、高効率で高精度な医療診断支援システムを普及させてまいります。

研究開発中

人工知能を活用した
クラウド型画像解析プラットフォーム

近年、医療・製薬・農業などのライフサイエンス領域における研究画像が膨大化し、ライフサイエンス研究画像データは10年で100倍もの勢いで増加しています。しかし、ライフサイエンス論文の約9割に画像が扱われている中、大学の授業で画像処理を学ぶ研究者は全体の約1%に留まり、非効率な画像解析作業による「研究者の作業者化」が問題視されています。本サービスは画像処理の知識がなくとも、人工知能のサポートを受けて高度な画像解析を可能とするものであり、今後の研究画像解析におけるデファクトスタンダードになることが期待されます。

クラウド型画像解析プラットフォーム
IMACELの詳細を見る

研究・学術業界の研究不正を防ぐ
世界で唯一の画像不正検出システム

近年、学術論文に含まれる画像に不正な処理や不自然な箇所が相次いで指摘され、研究画像の改ざんとして生命科学(ライフサイエンス)界のみならず大きな注目を集めています。研究不正対策として各機関でケースブック対策がなされていますが、画像不正を見抜くためには基本的な画像処理知識の習得が必要となるため、多くの時間とコストを要します。本システムは、独自の解析技術で画像の切り貼り跡などの不自然な箇所を検出します。

画像不正検出システム
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