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肺炎検出プロジェクト

医療用画像における肺炎の視覚的信号を検出するためのアルゴリズムを作ることを目的とします。特にアルゴリズムは胸部のレントゲン写真上に肺炎にかかる部分を自動的に検出されます。 データセットは約23,124枚の画像で、そのうちバリデーションの画像が2,560枚となります。本システムの問題を解決するために、我々はアルゴリズムの精度を向上させるためのresblockの強化に伴い、独自のU-Netを構築します。他のデータセット（1000枚の画像）で試験した結果は非常に ポジティブです（f2スコア 〜0.2）。​
肺炎検出プロジェクト の画像

医療用画像における肺炎の視覚的信号を検出するためのアルゴリズムを作ることを目的とします。特にアルゴリズムは胸部のレントゲン写真上に肺炎にかかる部分を自動的に検出されます。 データセットは約23,124枚の画像で、そのうちバリデーションの画像が2,560枚となります。本システムの問題を解決するために、我々はアルゴリズムの精度を向上させるためのresblockの強化に伴い、独自のU-Netを構築します。他のデータセット（1000枚の画像）で試験した結果は非常に ポジティブです（f2スコア 〜0.2）。​

.Net & C# Development Web Applications

Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old. Richard McClintock, a Latin professor at Hampden-Sydney College in Virginia, looked up one of the more obscure Latin words, consectetur, from a Lorem Ipsum passage, and going through the cites of the word in classical literature, discovered the undoubtable source. Lorem Ipsum comes from sections 1.10.32 and 1.10.33 of "de Finibus Bonorum et Malorum" (The Extremes of Good and Evil) by Cicero, written in 45 BC. This book is a treatise on the theory of ethics, very popular during the Renaissance. The first line of Lorem Ipsum, "Lorem ipsum dolor sit amet..", comes from a line in section 1.10.32.

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Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old. Richard McClintock, a Latin professor at Hampden-Sydney College in Virginia, looked up one of the more obscure Latin words, consectetur, from a Lorem Ipsum passage, and going through the cites of the word in classical literature, discovered the undoubtable source. Lorem Ipsum comes from sections 1.10.32 and 1.10.33 of "de Finibus Bonorum et Malorum" (The Extremes of Good and Evil) by Cicero, written in 45 BC. This book is a treatise on the theory of ethics, very popular during the Renaissance. The first line of Lorem Ipsum, "Lorem ipsum dolor sit amet..", comes from a line in section 1.10.32.

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Contrary to popular belief, Lorem Ipsum is not simply random text. It has roots in a piece of classical Latin literature from 45 BC, making it over 2000 years old. Richard McClintock, a Latin professor at Hampden-Sydney College in Virginia, looked up one of the more obscure Latin words, consectetur, from a Lorem Ipsum passage, and going through the cites of the word in classical literature, discovered the undoubtable source. Lorem Ipsum comes from sections 1.10.32 and 1.10.33 of "de Finibus Bonorum et Malorum" (The Extremes of Good and Evil) by Cicero, written in 45 BC. This book is a treatise on the theory of ethics, very popular during the Renaissance. The first line of Lorem Ipsum, "Lorem ipsum dolor sit amet..", comes from a line in section 1.10.32.

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The project aims to build an algorithm to detect a visual signal for pneumonia in medical images. Specifically, the algorithm needs to automatically locate lung opacities on chest radiographs. The dataset size is set around 23,124 images while the validation size is 2,560 images. To solve the problem, we built our own U-Net with the enhancement of resblock to improve the accuracy of the algorithm. The result based testing dataset (1000 images) is very positive (f2 score ~0.2)
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AI-OCR: 印刷テキスト・手書き文字認識 の画像

AI-OCR: 印刷テキスト・手書き文字認識

スキャンやキャプチャされた画像から英語での手書き処方箋を自動的に読み取ることができるオフラインの手書き文字認識エンジンを開発します。OCR （Optical Character Recognition）エンジン、ディープラーニング、コンピュータビジョン アルゴリズム、およびディープニューラルネットワーク（Deep Learning Neural Network）を完璧に組み合わせることにより、文書の内容を更に正確かつ分かりやすく処理が可能となります。印刷されたテキスト、手書き、または低品質な画像などのオリジナルの文書の品質を問わず、テキストを高精度で抽出できます。
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ビッグデータプラットフォーム・レコメンデーションシステム​ の画像

ビッグデータプラットフォーム・レコメンデーションシステム​

ビッグデータプラットフォーム： さまざまなデータソースからデータをリアルタイムで収集・保存・分析します。 企業が関わる需要な出資者へ事業結果を改善する目的で迅速で正確な決定ができることを支援する広範囲の「ビッグデータレポート」をリアルタイムで提供します。 ​レコメンデーションシステム： テレビ番組・映画のカテゴリ及びエンドユーザーの属性、履歴、習慣等、更にSetTopBox・顧客関係管理システム（CRM）・モバイルアプリケーション統計などのデータソースからの情報に基づき、エンドユーザーの傾向を予測して適切なコンテンツを推奨できます。​
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歯科分類システム の画像

歯科分類システム

歯のレントゲン（ X-ray）画像からすべての歯を自動的に検出して番号とラベル付けすることができるエンジンを開発するシステムです。歯は大人の歯・赤ちゃんの歯・老人の歯といった3種類があります。 本プロジェクトの成果はTensorFlowのObject Detection APIを使用して、レントゲン画像からすべての歯を検出し、OpenCVを活用した上、ラベルを付けることが可能になったことです。Object Detection API の基礎は、CNN（Convolutional Neural Network）で構成され、コンピュータに歯の特性を把握してもらうように教授することにより、検出とラベル付けの確率は、常人の歯が約94％で老人と赤ちゃんの歯は84％との高確率になっています。​
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