JmeesがMICCAI画像認識コンペで世界トップレベルの成績を達成、内視鏡映像の自動認識技術が進化

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

PR TIMES より

記事の要約

JmeesがMICCAI画像認識コンペで2つの1位を含む好成績
内視鏡映像の8タスク全てで3位以内を達成
医用画像処理分野での技術力を世界的に証明

JmeesがMICCAI EndoVisチャレンジで世界トップクラスの成績を獲得

株式会社Jmeesは医用画像処理分野の世界的トップカンファレンスMICCAIのEndoscopic Visionチャレンジに参加し、2024年10月に開催された大会で優れた成果を収めた。PhaKIRとSegColの2つのセグメンテーションタスクで精度1位を獲得し、合計8つのタスクすべてで3位以内という好成績を残したのだ。^[1]

PhaKIRには66チーム、SegColには24チームが参加する中で最高精度を達成したことは、Jmeesの技術力の高さを示す重要な指標となった。内視鏡手術やロボット手術中の腹腔内映像のAI自動認識技術において、世界トップレベルの精度を実現できることが実証されたのである。

JmeesはMICCAI Challengeに2022年から継続的に参加しており、2024年には1つのタスクで1位、2023年には2つのタスクで2位を獲得している。今回の快挙は過去最多となる8タスクへの挑戦であり、全タスクでの入賞は同社の技術力の着実な進化を示している。

MICCAI EndoVisチャレンジ2024の結果まとめ

	PhaKIR	SegCol
順位	1位	1位
参加チーム数	66チーム	24チーム
タスク内容	セグメンテーション	セグメンテーション

セグメンテーションについて

セグメンテーションとは、画像内の各ピクセルを特定のカテゴリーや物体に分類し、領域を識別する技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

画像内の対象物を画素単位で正確に検出可能
医療画像における臓器や病変部位の特定に有効
リアルタイムでの認識・検出が可能

Jmeesが開発している内視鏡手術支援プログラムSurVisシリーズでは、このセグメンテーション技術を活用して手術中の臓器認識を行っている。2024年8月には内視鏡手術支援プログラムSurVis-Hysが薬事承認を取得し、実際の医療現場での活用が期待されている。

医用画像AIコンペティションに関する考察

医用画像処理分野におけるAIコンペティションの重要性は、技術の進歩を加速させる効果にある。特にMICCAIのような世界的なカンファレンスでの成果は、企業の技術力を客観的に評価する重要な指標となり、医療機器開発における信頼性向上にもつながっている。

一方で、医用画像のAI解析における最大の課題は、データの質と量の確保にある。医療データは個人情報保護の観点から取り扱いが難しく、十分な学習データを集めることが困難である。今後は、プライバシーを保護しながら効果的にデータを活用する技術の開発が求められるだろう。

医用画像AI技術の発展は、医療の質の向上と医師の負担軽減に大きく貢献する可能性を秘めている。特に内視鏡手術分野では、リアルタイムでの臓器認識や手術支援機能の実装により、より安全で効率的な手術の実現が期待できる。

参考サイト

^ PR TIMES. 「株式会社Jmeesは医用画像の世界的トップカンファレンスMICCAIの画像認識コンペティションにおいて、1位を2つ含む8タスクすべてで3位以内に入賞しました。 | 株式会社Jmeesのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000007.000109189.html, (参照 24-11-06).

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