画像・動画・3D生成AIで、医療シミュレーションを革新。
医療分野におけるシミュレーションでは、正確な画像や3Dモデルが不可欠です。特に、手術シミュレーションや病状の可視化においては、現実的で詳細な表現が求められます。DiFarsionは、Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどの先進技術を活用し、高品質な画像生成、動画生成、3D再構成・生成システムの開発を行います。これにより、よりリアルなシミュレーションを実現し、医療従事者のトレーニングや患者への説明を向上させます。 【活用シーン】 ・手術シミュレーション ・病状可視化 ・医療機器の3Dモデル作成 ・患者説明用動画作成 【導入の効果】 ・よりリアルなシミュレーションによるトレーニング効果向上 ・患者への分かりやすい情報提供 ・医療機器開発におけるプロトタイピングの効率化 ・研究開発におけるデータ生成の効率化
この製品へのお問い合わせ
基本情報
【特長】 ・Diffusionモデル、NeRF、Gaussian Splattingなどを活用した画像・動画・3D生成に対応 ・最新の生成AIモデルを調査し、要件に応じて研究・実装・評価まで一貫して対応 ・画像解析、映像解析、3D解析の知見を活かし、高精度な生成・再構成システムを開発 ・研究用途の試作から実運用を見据えたシステム開発まで対応可能 ・生成モデルの学習、推論、品質評価、改善サイクルの設計に対応 【当社の強み】 当社は、人工知能開発において長年の実績があり、医療分野のAIシステム開発経験も豊富です。お客様のニーズに合わせたカスタマイズ開発を行い、研究開発から実用化までをサポートします。
価格情報
【価格情報】 ・価格は、対象テーマ、必要な生成精度、研究要素の有無、開発範囲に応じて個別にお見積りいたします。 ・PoCや試作開発から本格導入まで柔軟に対応し、ご要望やご予算に合わせて最適な構成をご提案します。 ・詳細はお気軽にお問い合わせください。
納期
※内容によって納期が異なりますが、早急な対応が可能です。
用途／実績例
【用途・実績例】 ・Score Distillation Samplingを活用した3D生成システムの開発 DiffusionモデルやNeRFモデルに関する最新技術をリサーチしたうえで、Score Distillation Samplingを用いた3D生成システムを開発。2D生成モデルの知見を活かしながら、高品質な3D表現を生成する仕組みの検証・実装を行いました。 ・Diffusion系画像生成アプリにおける学習・推論の高速化 Diffusion系モデルを用いた画像生成アプリにおいて、学習時および推論時の処理高速化を実施。モデル構成や推論フロー、実装方法を最適化することで、実運用を見据えた応答速度と利用しやすさの向上に取り組みました。 ・Gaussian Splattingを活用した高速な動画生成 Gaussian Splattingを活用し、高速に描画・生成可能な動画生成システムを研究・開発。3D表現の強みを活かしながら、従来手法よりも軽量かつ高速に動作する仕組みを構築し、実用性の高い生成技術として展開しました。
企業情報
当社は、人工知能に関し、受託開発や自社プロダクトを展開しております。 2013年よりDeep Learningにシフトし、CNNやRNNの改良に取り組む。 2014年に独自のディープラーニング・フレームワークをC言語で作成。（Preffered NetworkdのchainerやGoogleのTensorflowよりも先に発表） 2016年より日本で最大規模の人工知能コミュニティである全能アーキテクチャにおいて、主たるメンバーが集まった開発部で活動を開始。 2016年7月、全能アーキテクチャ開発部にて Double-DQN モデルの実装に成功。 2017年より大手企業N社様のAIシステムを開発。 その後、製造業分野、医療分野、農林水産業分野などで多くのシミュレーションモデル、およびロボット・モデルを開発。 Award： 2016年 第１回人工知能ハッカソン in メディア工房にて優勝 2018年 海洋研究開発機構データ分析コンペ 銀メダル 2020年 経産省データ分析コンペ AIエッジコンテスト 銅メダル ご要望の際はお気軽にお問い合わせください。
