詳細な生体組織情報の取得、診察から結果提示までの高速化!開発事例のご紹介
眼疾患の診療は日々進歩していますが、生体組織の情報は必ずしも十分ではなく、 病態の把握に限界があります。 当開発では、検査装置メーカー様と協力し、新たな組織特性情報を得るとともに、 その情報を最大限生かすためDeepLearning、GPGPU等の先端技術を用い、 より多角的に病態を把握する手段を示し、この課題に対応しています。 従来手法では、1回の診察データを計算するのに、およそ1時間かかっていましたが、 本計算をGPGPUにて実装しなおし、5分程度まで短縮することに成功しています。 【開発例】 ■OS:Windows 10 ■開発期間:5年 ■開発人数:3人 ■開発言語:Qt、C++、Python ■使用ネットワーク:DeepLabV2、V3 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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基本情報
【その他の開発例】 ■GPU ・開発:GTX1080Ti、RTX2080Ti ・動作:GTX1080Ti、RTX2080Ti ■学習データ数:12000枚〜 ■関連技術:CUDA ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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今、世界のあらゆるテクノロジーはAIを中心に劇的に進化つつあります。 そしてそのスピードは今後さらに加速していくことでしょう。 それらは社会の人々の行動にも変化をもたらし、旧来のビジネスモデルに変革の波が押し寄せています。 私たちは、この激動の時代に、社会の様々の課題を解決すべく、好奇心とパワーとテクノロジーをもってソリューションを提供してまいります。 この時代にコンピュータのソフトウェア開発に携わること、とりわけAIの開発に関わることは、すなわち、世界の種々なテクノロジーを進化させ、社会に貢献し、人々を幸せにしていくこと、につながります。 それが私たちの使命であり、無上の喜びでもあります。