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利用人工智能的水下图像超分辨率技术研发
近年来，随着新兴国家工业化进程加快、经济发展迅速，矿产资源需求不断增加，矿产资源可持续供给危机感不断增强，资源民族主义思潮回潮。引发资源供给结构变化，正处于重大变革时期。随着陆地资源日益枯竭，深海资源的勘探和采集研究正在快速进展。在日本的专属经济区和大陆架，已发现许多深海矿产资源潜力区，如含有金属和稀有元素的黑子型海底热液矿床、富钴结壳等。据估计，日本拥有世界最大的黑子型海底热液矿床潜在资源量，拥有仅次于美国的世界第二大富钴结壳潜在资源量。然而，如何将潜在有前景的海域缩小到具有资源吸引力的海域，这一方法尚未完全确立。此外，由于深海海底采矿技术刚刚起步，矿藏的勘探和开采活动仍处于起步阶段。因此，需要开发新的勘探技术并开发有效的采矿技术。此外，作为世界第三大经济体，日本强劲的工业活动和丰富的生活方式得益于其丰富的能源和资源储备，包括石油、天然气、铜和镍。换句话说，日本是世界上最大的能源和资源消费国之一。然而，日本自身的能源和资源并不多，目前大部分依赖从其他国家进口。此外，近年来，在亚洲经济高速增长的背景下，全球对这些资源和能源的需求急剧增加，日本确保稳定供应的难度加大。尤其是日本的石油、天然气、铜、镍等矿产资源几乎100%依赖海外，因此，海外资源竞争加剧、产地冲突、甚至经济形势的变化，供需环境的变化引起需求波动，使得资源价格长期呈上涨趋势，为资源价格波动创造了条件。随着人口向城市集中、老龄化导致的生活方式改变等原因，电气化不断推进，能源需求不断扩大，确保能源和资源对于改善人们的生活至关重要。因此，开发自己的海洋资源对日本来说极其重要。但对深海采矿车辆的实时监控研究较少，导致高效深海采矿变得困难。常规深海探测方法包括大地测量卫星遥感技术、船载声纳技术、自主水下机器人（AUV）巡航成像技术等，但这些方法难以实现实时探测，且存在易被篡改等问题。受环境影响较大，准确率较低。可见光成像系统的引入对于准确定位广阔海底的资源并有效收集至关重要。为此，我们开展了研究，利用先进的人工智能技术来克服这些问题。
传感器和图像 AI 的实施以实现预测性维护
[压合机] 三铃工业株式会社以每分钟200～300次的高速压合金属带。由于离线目视检查是在加工一卷金属带后进行的，因此，如果冲压废料或冲压碎屑（金属碎片）粘附在模具上，就会产生数千到数万个缺陷凹痕。为了减少凹痕缺陷，需要在冲压废料、冲压碎屑等粘附到模具上时立即检测出来。
使用基于人工智能的图像分析的交通安全措施和问题
这些数据是从配备有车载设备的车辆收集的，因此本质上是一项抽样调查。 因此，根据位置的不同，由于样本数量较少，数据的重要性存在问题，并且数据的可靠性偏向某些属性。另一方面，利用AI进行的图像分析，基本上是检测（感知）所安装摄像头的视角内拍摄到的内容，因此只要能够检测，就能够掌握物体的总数。 第二个优点是它可以可靠地捕获偶尔发生的事件。交通事故和危险行为是罕见事件，长时间的人工观察是不现实的。但是，通过AI进行图像分析，可以进行每天24小时、每年365天的观察，通过预先设定异常行为和不正常事件的定义，可以可靠地捕捉到偶尔发生的事件。 另一方面，使用人工智能进行图像分析的最大挑战是“如果你看不到它，你就无法检测到它”。针对各事件的具体对策如下。
利用人工智能（AI）技术探究CT图像重建方法的物理特性
目的：我院于2021年2月引进的计算机断层扫描（CT）设备增加了利用人工智能（AI）技术的新型图像重建方法。这种重建方法被称为深度学习重建（Deep Learning Reconstruction，以下简称DLR），佳能称之为高级智能Clear-IQ引擎（Advanced intelligent Clear-IQ Engine，以下简称AiCE）。本研究的目的是评估各重建方法的物理特性和实用性，例如利用AI技术的新型图像重建方法AiCE和目前我院使用的迭代重建方法自适应迭代剂量减量3D（以下简称AIDR 3D）。 方法：通过（1）噪声评估（使用径向频率法测量噪声功率谱（NPS））、（2）低对比度分辨率评估（使用自制模型测量对比度噪声比（CNR））和（3）空间分辨率评估（使用圆边缘法测量调制传递函数（MTF））（1）来评估物理特性。假设成像条件为腹部区域，改变管电流来比较四种重建方法（滤波反投影 (FBP)、AIDR 3D Mid、AIDR 3D 增强 Mid 和 AiCE Body Mid）。 结果：在 NPS、CNR 和 MTF 测量中，AiCE 通常在所有 mAs 值下均显示出最佳结果。然而，在 NPS 测量的低频区域，AiCE 与其他重建方法相比并没有表现出显著差异。 此外，当比较 AIDR 3D 和 AiCE 的重建时间时，AiCE 所花的时间是 AIDR 3D 的 3 到 4 倍。 结论：本研究中，AiCE 在腹部条件下检查的三个物理特性方面优于 AIDR 3D，并且在图像质量方面有用。然而，在考虑重建时间时，需要考虑AiCE图像的运行可能会影响检查进度的可能性。
图像和视频生成的第一个开发套件ai〜稳定扩散，...
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利用人工智能自动心脏MRI图像诊断肥厚型心肌病...
关于实施临床研究的通知 目前，心脏内科正在开展以下临床研究。在本研究中，我们将使用从患者日常医疗保健中获得的数据（信息）。如果您反对在本研究中使用您的数据，您可以随时选择不将您的信息用于或提供给其他研究机构。如果您想了解有关研究计划或内容的更多信息，如果您对您的数据被用于本研究有任何异议，或者您有任何其他问题，请通过下面的“联系方式”联系。
日本医疗人工智能面临的挑战
产品名称：医学图像分析软件EIRL Aneurysm，批准文号：30100BZX00142000 / 产品名称：医学图像分析软件EIRL basic，制造及销售认证编号：230AGBZX00107000 / 产品名称：医学图像分析软件EIRL Brain Segmentation，制造及销售认证编号：303AGBZX00043000