第38回 日本医用画像工学会大会 (JAMIT2019)

DeepLearning向けGPGPUワークステーションの展示およびデモ

出展
日程
2019/7/24(水)

第38回 日本医用画像工学会大会 (JAMIT2019)

たくさんのご来場ありがとうございました!

開催内容

日本医用画像工学会 様 主催の「第38回 日本医用画像工学会大会 (JAMIT2019)(2019年7月24日~7月26日)に、弊社の科学技術計算向けワークステーションを出展いたしました。

日本医用画像工学会 様は、医用画像工学や、医用画像工学に関連する研究の連絡提携をはかるために設立された学会で、本大会では、「AI時代の医用画像工学」をテーマに、様々なアプローチでの研究が報告されます。医用画像工学において、AI は診断支援や画像処理など、多くの応用研究が盛んに行われています。

弊社ブースでは、DeepLearning向けGPGPUワークステーションを展示いたしました。CPUにXeon Scalableプロセッサーを2基搭載したハイスペックマシンに、GPUとしてNVIDIA GeForce 1080Tiを搭載したDeepLearningモデルです。
また、ディープラーニング向けとして最適なOS、GPU をセレクトし、AI 学習ソフトシステムを導入した、DeepLearing 開発キット アプライドオリジナルワークステーション “A eye BOX” も展示いたしました。

過去の開催風景

  • 奈良春日野国際フォーラム 甍~I・RA・KA~
  • 2019年7月24日~26日の3日間、第38回日本医用画像工学会大会にて、弊社のワークステーションを出展、デモンストレーションの実施をいたしました。
    今回は関西初となるAIエンジニアでなくてもAI(ディープラーニング)開発キット『A eye BOX』の機械展示を実施致しました。
    こちらはDeep Learning技術を用いた画像分類・物体検知を行うためのパッケージです。導入されたその日から簡単にDeep Learningの一連の処理を実行できます。
    ユーザーフレンドリーなGUIで、ディープラーニングの学習ステップである、学習データ作成から学習実施、学習モデルの推論実行までを1台のPCで行う事が出来ます。
    画像分類では、工業製品の外観検査などで見られる、微小な傷、汚れ検知。物体検知では、監視カメラで等で利用される人間の検出や、製品の傷ついた部分の特定、異物検査に利用できます。

    その他弊社のワークステーションにwebカメラを接続し、「リアルタイムの画像セグメンテーション」のデモを実施させて頂きました。
    内容としましてはピクセル単位で物体のグループ化を行い、認識した物体別に色分けを表示、更に最も高度なAIのリアルタイム推論を行うといったものです。予め学習した80種類の物体をリアルタイムに検知、ブース前をお通りの人、ネクタイ、バッグ、時計などを認識させるものです。

    今回の日本医用画像工学会大会に参加されている方々にもAeyeBOXにも興味を持っていただる場面があった一方、学会に来られている方は既にDeepLearningを実用されている方々も多く、Pythonを用いた実習などもされており非常にレベルが高いと感じられました。

  • 弊社製品を医療分野での活用としてまだまだ進化をさせていかなけければという今後への期待としてのご意見と医療分野でのDeepLearning市場を深耕開拓するためのアドバイスも多くいただけました。
    今大会を通じていただきましたご意見、アドバイスを活かし、今後更にAI技術が進歩していく中で、弊社のワークステーションも進化を続け、ぜひたくさんの研究者、また科学の発展に貢献していきたいと考えております!

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