■公司简介 公司名称:系统规划研究所株式会社 代表董事:门胁仁志 总公司所在地:东京都涩谷区樱丘町18-6日本会馆 业务内容:以医疗信息、控制与空间、通信与网络、图像处理、AI等领域为中心的软件开发、系统开发、系统集成、咨询、技术开发、产品开发 URL:https://www.isp.co.jp/
在《ITR 市场观点:AI 市场 2020》中,NEC(RAPID Machine Learning)取得以下排名:• 图像识别市场 - 设备检查供应商销售价值份额排名第一(2019 财年)• 图像识别市场 - 制造检查供应商销售价值份额排名第二(2019 年)• 图像识别市场 - 2018 财年供应商销售价值份额排名第二,2019 财年排名第二。
【摘要】以往利用人工智能在CT图像上辅助诊断结肠炎的研究,多以消化道造影剂使用后的结肠壁厚度作为特征,但诊断准确率并不高。本研究验证了结肠炎脂肪条带(HU)的CT值是结肠炎检测模型中一个有用的特征。从187例非造影结肠炎CT图像中,制作将患处切成128×128矩阵的原始图像、擦除脂肪条带以外结构的掩模图像、仅显示脂肪条带的阈值图像。SVM分类器输出原始图像、掩模图像、阈值图像的分类准确率,结果显示掩模图像和阈值图像的分类准确率较原始图像有所提高,说明脂肪条带是一个分类准确率较高的特征。
参考文献 1 . LeCun Y, Bengio Y, Hinton G. 深度学习。自然。2015;521:436-444。 2 . Gu D,Liu G,Xue Z。肺结节检测、分割和分类的性能研究。计算机医学成像图。2021;89:101886。 3 . Tomassini S,Falcionelli N,Sernani P,Burattini L,Dragoni AF。通过卷积神经网络从计算机断层扫描数据进行肺结节诊断和癌症组织学分类:一项综述。计算机生物医学。2022;146:105691。 4 . Chassagnon G,De Margerie-Mellon C,Vakalopoulou M,Marini R,Hoang-Thi TN,Revel MP 等。肺癌中的人工智能:当前的应用和前景。日本放射学杂志。2023;41:235-244。
• 企业特征(行业、年龄、规模、营业额、劳动生产率) • 技术使用(虚拟变量——例如,您的企业是否使用以下任何一种人工智能技术?) • 互补资产(数字基础设施、ICT 技能/培训、其他数字