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ポストプロセッシングにおける医用画像処理は、その当初から臓器の抽出や骨取り技術などの課題が存在した。さらにCT装置の多列化とともに冠動脈などの微細な血管を抽出したいというニーズが生まれ、さまざまな自動処理機能が開発されてきた歴史がある。当社は、長きに渡り行われてきた手作業でのルーチン作業の効率化や受診者側のメリット向上も含めて、新しい自動処理や処理精度の向上を念頭に新技術の開発を続けている。昨年
リリースしたZiostation2の新バージョンより搭載された技術が、今回紹介する“RealiZe（Recognition of Exact Anatomical Landmark Information with Ziosoft Enhancement）”である。PhyZiodynamicsを発展させた3次元医用画像認識技術である“RealiZe”は、さらなる画像診断の支援に寄与するものである。世間で一般的にいわれているAI技術は3次元画像処理技術の根底として存在し、“RealiZe”の優れた解剖学的認識アルゴリズム、血管連続性アルゴリズムを含む多くの機能にすでに生かされており、昨年のリリース以降も1年でさらに研きをかけ新たなステージへと進化した。本稿では新しく加わった“RealiZe”の技術を生かした機能をはじめとして、手術シミュレーション等手術支援に役立つ新しいプロトコルを紹介する。