July 16, 2026/
顧客の概要 顧客は、低侵襲手術向けのコンピュータビジョンシステムを開発している、欧州の大学・アカデミックAI研究グループ。開発モデルは、腹腔鏡手術の動画を分析して、手術操作や手術器具と解剖学的構造（臓器・組織）との相互作用を理解する。内視鏡手術中に、手術器具の検出、解剖学的構造の識別、および一連の手術操作の解釈を行うモデルを学習させるため、高品質にアノテーションされた手術データが求められている ビジネス課題 ・ 正確なラベリングに必要な外科的専門知識： 腹腔鏡の視野には複雑な手術器具や解剖学的構造が含まれており、医療の専門知識を持たないアノテーターがそれらを判読することは困難であること。 ・ 多層的なアノテーションワークフロー： データセットには、インスタンスセグメンテーションに加え、手術器具・アクション・解剖学的構造を紐付ける「トリプレットベース」の相互作用アノテーションの双方が求められたこと。 ・ スケーラビリティの制約： 高度な専門知識と一貫した品質の双方が求められるため、規模の拡大が困難であること。大規模アノテーション作業のために、常勤の放射線科医や医師を確保することは非常に困難。 プロジェクト詳細 手術器具、解剖学的構造、および一連の手術操作を理解するAIモデルを支援するため、腹腔鏡手術動画におけるインスタンスセグメンテーションおよび相互作用アノテーションを実施した。 ・ データタイプ： 腹腔鏡手術の動画フレーム ・ タスク： 手術器具と解剖学的構造のインスタンスセグメンテーション、トリプレットベースの相互作用アノテーション...
