RTV」内にPython連携プラットフォームを追加しました。本プラットフォームを介して、ユーザはDICOM画像の扱い方法を知らなくても、Python言語を利用してCT/MRI/DICOM-RT等の医用画像から、3D画像データや臓器領域を簡便に抽出・加工し、臓器抽出等の深層学習の研究開発に利用可能です。研究実施施設(大学・企業)と評価施設(医療機関)は本プラットフォームを利用することで、国際標準規格であるDICOM-RT形式によるデータ受け渡しおよび研究成果の反映を行うことができ、3D医用画像に対する研究協力対象の拡大や競争の活発化に繋がります。ディープラーニング(深層学習)の研究開発にとって、DICOM-RTデータはCTと臓器輪郭がセットとなっている貴重なデータ資源ですが、これまで、DICOM-RTデータを簡便に解析・再構成・データ抽出を可能とするツールはなかったため、研究がスムーズに実施できない、解析を外注するには大きなコストが発生するなどの問題があり、効率的なデータ活用が行なえませんでした。RTV」内にPython連携プラットフォームを開発し、ユーザはDICOM画像の扱い方法を知らなくても、Python言語を利用してCT/MRI/DICOM-RT等の医用画像から、3D画像データを簡便に抽出・加工し、臓器抽出等の深層学習を始め、様々な研究開発に利用可能です。本プラットフォームではデータアクセス用Pythonクラスおよび組み込み型Pythonエンジンを同梱しており、ユーザは当該クラスを利用し、様々な3D画像データの抽出や臓器追加定義をそれぞれ僅かなPythonコードで実施可能です。代表的な機能は以下です。本プラットフォームの提供機能を組み合わせることで、以下のようなケースで活用できます。Interp」(出願済)を開発しました。複数のDICOM-RTデータから、深層学習用CTおよび教師用臓器領域、または臓器メッシュの3Dデータの自動書き出し可能です。RTV」の臓器抽出機能による新規臓器の追加定義した後、新たなDICOM-RTセットとして自動書き出し可能です。臓器領域演算DICOM-RTデータを読み込んで、定義済み臓器の領域演算を実施後、新たな臓器として追加定義できます。RTVを介して抽出結果を新規症例に反映し評価実施することができるため、研究協力対象の拡大や競争の活発化に繋がります。RTV」およびサンプルコードを2/21から配布予定であり、ユーザフィードバックを経て4月以降にリリース版を配布予定です。配布後もユーザフィードバックを受けながらコンスタントに機能アップデートを予定しています。本プラットフォームは2019年内にOEM版製品「iVAS®」(開発:イーグロース、製造販売:アイテムコーポレーション)へも搭載予定であり、「iVAS®」の利用ユーザは複数フェーズのCTから肺抽出~軟体位置合わせ~呼吸機能評価~データ抽出等をワンストップで実施可能です。パシフィコ横浜)にて出展予定です。出展詳細につきましては随時自社ホームページにてお知らせする予定です。※本ソフトウェアは医療機器として認定されたものではありません。診断・治療などの医療行為には使用できません。RTV」の技術を利用した共同研究を開始予定です。適用対象・分野の拡張および性能向上に目指して新たな共同研究およびビジネスパートナーを募集しています。Edu」の提供を開始しました。