二次元画像・三次元画像に対応したセグメンテーション（領域分割）に関わる技術コンサルティング・技術評価・ソフトウェア開発等の支援を行います。
セグメンテーション（領域分割）とは
画像におけるセグメンテーション（領域分割）とは、画像内で似た特徴量（色、テクスチャ、被写体など）を持つグループごとに領域をまとめ、複数の領域に分割することです。特徴量をうまく選択することで、同一画像内において近傍の画素間で近い特徴量を持つ領域の多くは同一対象物の部分を表しているとみなせる場合があります。これにより、ある特定グループの抽出や、グループ単位での解析が可能です。
例えば、細胞を薬剤で染色して作成された細胞画像では、領域ごとに細胞の染色状況を観察して良性・悪性の推定が行われることがあります。領域自体の抽出、画像内における同一性質を持つ組織の抽出やカウント、面積・体積の比較といった分析に対してセグメンテーションの技術が適用可能です。
適用例
二次元画像のセグメンテーション
以下の例では、染色した細胞画像から細胞質を認識しています。試薬に対する領域毎の染色された細胞の比率の取得などにご活用いただけます。
画像提供：神奈川県立がんセンター病理診断科部長 横瀬智之氏
三次元画像のセグメンテーション
以下の例では、CTの三次元画像から腎臓を抽出し、骨・皮膚部分と合わせてボリュームレンダリングを行い表示しています。
画像提供：JAMIT医用画像データベース
適用アルゴリズム例
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サービス内容
市販のツールでは解決できない課題をお持ちのお客様に対して、セグメンテーション技術に関するエキスパートが、解決方法のご提案からソフトウェアの実装、評価を通じて課題解決を支援します。
適用範囲
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など |
課題解決の流れ（例）
サービスメニュー
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| キーワード |
領域分割、領域抽出、特徴抽出、セグメンテーション、医用画像（CT、MRI、PET）、物体認識、顔認識、三次元画像、ボクセルデータ |
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お問い合わせ
担当：情報通信研究部
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