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# EIRL(エイル) | AI画像診断支援技術 | エルピクセル株式会社

EIRL（エイル）は、CT, MRI, 病理画像などの医療画像を中心に多様な医療ビックデータを活用し、独自の人工知能(AI)アルゴリズムで医療画像診断支援技術を研究開発しています。医療機器としての承認をめざし、高効率で高精度な医療診断支援技術の普及を進めます。

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- [AI医療機器プログラムのバージョンアップ問題](https://eirl.ai/ja/blog/2021/01/28/1614/) - 今月(2021年1月)、FDAより “Artificial Intelligence/Machine Lear
- [医療AI研究と社会実装 - 英国のトップ研究者と世界動向を展望する -](https://eirl.ai/ja/blog/2020/12/08/1478/) - 本記事は、2020年11月1日に「映像情報Medical2020.11月号」に掲載されたケンブリッジ大学・放射
- [ディープラーニングを活用した医療機器が承認されるまでの道のり （後編）](https://eirl.ai/ja/blog/2020/10/05/1437/) - 本記事は、2020年5月に開催された「第79回 日本医学放射線学会総会」の共催セミナーにて、慶應義塾大学/医学
- [ディープラーニングを活用した医療機器が承認されるまでの道のり （前編）](https://eirl.ai/ja/blog/2020/09/08/1410/) - 本記事は、2020年5月に開催された「第79回 日本医学放射線学会総会」の共催セミナーにて、慶應義塾大学/医学
- [医療AIで見逃しを防ぐ、待ち望んでいた日がついに来た。](https://eirl.ai/ja/blog/2020/08/07/1107/) - EIRLとの出会い EIRL Brain Aneurysmには、開発に着手する前の計画段階から参加してまいりま
- [医用画像位置合わせの基礎⑧〜非線形変換を用いた画像位置合わせ〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/12/17/1062/) - 今回は、非線形な画像変換を用いた位置合わせを紹介します。線形あるいは非線形な変換とは、どういう意味でしょうか？
- [医用画像位置合わせの基礎⑦ 〜Fiji pluginを用いたアフィン変換による画像位置合わせ〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/12/03/1052/) - 今回は、ImageJの拡張版Fijiのpluginを用いて、アフィン変換による画像位置合わせを実装してみます。
- [医用画像位置合わせの基礎⑥ 〜アフィン変換とは？〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/11/19/1035/) - 今回は、画像位置合わせに用いられるアフィン変換を紹介します。 アフィン変換とは、2つの画像における座標の線形変
- [医用画像位置合わせの基礎⑤～Fiji pluginを用いた画像位置合わせ～](https://eirl.ai/ja/blog/2020/11/05/1025/) - 前回紹介した、LPIXEL社のImageJ registration pluginに引き続き、今回は、Fiji
- [医用画像位置合わせの基礎④ 〜LPixel ImageJ pluginを用いた画像位置合わせ〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/10/22/1015/) - 今回は、ImageJという画像解析ソフトを使って、画像位置合わせにトライしてみようと思います。 従来のImag
- [医用画像位置合わせの基礎③ 〜MRI画像を使った相互情報量の計算〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/10/08/1011/) - 今回は、前回紹介した相互情報量の概念を画像に応用し、実際のMRI画像を用いて相互情報量を計算することにより、画
- [医用画像位置合わせの基礎② 〜相互情報量とは？〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/09/24/1009/) - 近年、放射線診断や放射線治療において、医用画像位置合わせは重要な技術になってきています。ここでは、医用画像位置
- [医用画像位置合わせの基礎① 〜画像の類似度とは？〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/09/10/1005/) - 近年、放射線診断や放射線治療において、医用画像位置合わせは重要な技術になってきています。ここでは、医用画像解析
- [CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/08/27/997/) - 前回の記事では，CTの投影がRadon変換によって与えられることを示し，それをmatlab のコードにより実装
- [CTの原理①～ラドン変換～](https://eirl.ai/ja/blog/2020/08/13/989/) - CTはというと，既に完成された技術のように思いますが，「投影回数を少なくしたい」かつ，「様々な方向から投影でき
- [Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/07/30/983/) - 前回は、画像中の領域抽出に用いられる、U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みネットワークを紹介しました。 今回は
- [Deep learningで画像認識⑨〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.5〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/07/16/978/) - 前回までは、畳み込みネットワークを用いて画像に「何が」写っているかの推測（クラス分類）を行いましたが、今回は、
- [Deep learningで画像認識⑧〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.4〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/07/02/972/) - 前回は、白血球（好中球、好酸球、単球）の顕微鏡画像（90枚）を用いて、これら3種類の分類を行いました。画像の水
- [Deep learningで画像認識⑦〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.3〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/06/18/964/) - 前回は、KerasによるDeepLearningのモデルで、60,000枚の文字画像を用いて分類を行いました。
- [Deep learningで画像認識⑥〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.2〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/06/04/957/) - 前回は、KerasでDeepLearningを行うための準備（画像データの読み込みや前処理）を行いました。今回
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- [日本が進めるAI画像診断支援①](https://eirl.ai/ja/blog/2019/04/30/833/) - AIによる医用画像診断支援を進めていくためには、大量の医用画像データが必要です。現在、日本の学会や研究所が中心
- [日本が進めるAI画像診断支援②](https://eirl.ai/ja/blog/2019/05/15/869/) - 大量に集められた医用画像データベースを用いて、いかに効率的に解析可能な教師データを作成していくか、またAIをど
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- [Deep learningで画像認識④ 〜畳み込みニューラルネットワークの構成〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/05/21/922/) - 今回は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が、なぜ画像認識に適しているのかを理解するために、CNNの各層
- [Deep learningで画像認識③ 〜ネオコグニトロンとは？〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/05/14/914/) - Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳
- [Deep learningで画像認識① 〜Deep Learningとは？〜](https://eirl.ai/ja/blog/2020/04/30/893/) - 最近、様々な分野でDeep learningと呼ばれる技術が用いられています。Deep learningとは、
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