このサイトでは、JSTの以下の事業により構築された
子宮頸がん細胞診支援AIシステムCD Assist(Cancer Diagnosis Assist)の
無償評価版を公開します。
CREST研究領域:イノベーション創発に資する人工知能基盤技術の創出と統合化「3D画像認識AIによる革新的癌診断支援システムの構築」
AIP加速課題
「データフロー型計算システムと3D画像認識AIによる革新的癌診断支援システムの構築」
代表者:諸岡健一(熊本大)
子宮頸がん細胞診は、子宮頸部の細胞を採取して作成したスライドデータを顕微鏡で調べる検査で、現在は、スライドに含まれる数万の細胞を細胞検査士が目視し、正常/前がん/がんの判定を行っています。開発したシステムCD Assistは、AIを活用して、前がん/がんの可能性のある細胞を高精度かつ高速に抽出することにより、細胞検査士の診断の支援を行い、検査士の負担を軽減することを目的としています。
※本システムは浜松ホトニクス社製のスライドスキャナNanoZoomerによりデジタル化されたスライドデータ(ndpiファイル)を対象としています。ndpiファイルをお持ちでない方は利用することができません。
本サイトで公開するシステムは評価版であり、非商用の目的でのみ利用可能です。営利目的、診断目的の使用はお断りいたします。また、ご利用は国内に拠点のある施設に属する者に限ります。
なお、システムは、許可なく変更することがあります。また、研究チームからヒアリングをお願いすることがありますので、ご了承ください。ご利用にあたっては、ご利用方法をご覧ください。
システムのご紹介
本システムは浜松ホトニクス社製のスライドスキャナNanoZoomerによりデジタル化されたスライドデータ(ndpiファイル)を対象としています。NanoZoomerシリーズは、厚みのあるサンプルに対応できるように深さを変えてスキャンし、層としてデータを蓄積するZ-スタック機能を搭載しています。
本研究では、画像の分野で十分な実績のあるXceptionモデルを改良し、NanoZoomerにより取得された多重焦点画像に対応可能な独自のDeep Neural Networkを開発しました。
システムの処理の流れ
まず、ユーザーはアプリで解析対象の画像ファイルを指定します(解析依頼)。
ユーザーが画像を指定すると、システムは対象画像をクラウドにアップロードし、クラウド上の AI が自動解析を行います。数分後、解析が終了すると、システムはユーザーに解析完了を通知します。
解析が完了すると、ユーザーは解析結果を GUI で参照し、AI が抽出した前がん/がんの可能性のある細胞を確認することができます。
開発者の紹介
本システムは、トップページで述べたように、JST の CREST プロジェクト「 3D 画像認識 AI による革新的癌診断支援システムの構築」により開発されました。本プロジェクトは、左記リンクサイトに記載のメンバにより推進されました。
ご利用方法
本サイトのご利用方法の流れは以下となります。
- 下記の「お申し込み手続きへ進む」ボタンより、お申し込みフォームに進んでいただき、必要事項をご入力ください。
- 「利用規約」のリンク先より利用規約をご確認ください。
- 登録フォーム画面が表示されますので、メールアドレス、氏名、所属施設などを入力します。
- 申し込みは原則、施設単位で行ってください。
一回の申し込みで代表者のほかに原則5人までの利用メンバーの登録を行うことができます。 - 「利用規約」にご同意いただければ、「利用規約に同意する」にチェックを付けてください。
※ 「利用規約」にご同意いただけない場合は、お申し込みいただくことができません。 - 「申込内容を確認する」ボタンを押すと入力内容確認ページが表示されます。
- 入力内容確認後、「申し込む」ボタンを押すと、受付が完了します。
- 代表利用者のメールアドレスに確認メールが届きます。
- 受付完了後、後日、事務局からご利用方法の案内メールが届きます。(申込内容に対するお問い合わせの場合もあります)
- ご利用方法の案内メールが届いたら、その内容に従ってZIPファイルをダウンロードしてください。
- ZIPファイルに含まれる取扱説明書に従って、アプリケーションをインストールし、利用を開始してください。
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