画像処理AI学習データ作成時のアノテーション作業負荷を軽減する手法の特許を取得いたしました
[21/08/27]
提供元:共同通信PRワイヤー
提供元:共同通信PRワイヤー
2021年8月27日
報道関係者各位
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202108269265-O2-7R1M962m】
【表:https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M106650/202108269265/_prw_PT1fl_8bP70w0g.png】
株式会社クレスコ( 本社:東京都港区、代表取締役 社長執行役員:根元浩幸、以下、当社)は、8月11日、画像処理の機械学習データ作成のためのアノテーション (※)作業負荷を軽減させる、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムの特許を取得いたしました。
※ アノテーション:「注釈」という意味の英単語。ITの分野では、あるデータに対して関連する情報を付与付加することを指します。
■特許の概要
AIを学習させるための膨大な画像データに対し、専門家がその属性情報を正確に付加するアノテーション作業は、大変な労力がかかります。その作業を簡略化、効率化するための手法を開発し、特許を取得いたしました。専門家は多忙であるため、アノテーション作業に十分な時間を取れないことが、AIの学習の質を向上させる上での課題となっていましたが、その課題を解決する有効な手法となります。
医療分野の例を挙げますと、CTやレントゲンなどの医療画像データから、医師と同様の病変判断を行うAIを開発するためには、AIに病変情報を付加した大量の正解画像データを学習させる必要があります。そのためには、「病変部分の正確なマーキング」と「学習結果の確認」という、専門家にしかできないアノテーション作業が不可欠です。
本特許を利用することにより、画像内の当該必要要素の一部をマーキングするだけで、AIが画像内の要素を学習し、該当要素とそうでない要素を判断し、自動でマーキングすることができ、専門家の作業負担が大幅に軽減されます。
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202108269265-O4-7X84M8Fy】 【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202108269265-O5-8U05cC99】
画像左:眼底の画像に手作業でアノテーションした様子。
血管部分を緑、それ以外の部分を青に
部分的にマーキングしている。
画像右:手作業とAIにより、血管部分をアノテーションした眼底の画像。
血管部分と判定された部分は元画像の色のまま、
それ以外の部分は青に塗りつぶされている。
また、学習結果の確認にも一定の時間が必要ですが、本特許により、結果をリアルタイムに確認でき、マーキング結果に不備があった場合、専門家がその場で補正することで、効率的に作業を進めることができます。
この自動マーキングと、リアルタイムでの学習結果確認により、アノテーション作業を行う専門家の負荷を軽減でき、製品の不良部分の発見や、建造物の劣化度合いの検出など、さまざまな分野にAI技術の適用拡大を図ることが可能になります。
当社は今後も、最先端の技術の研究を通して、社会や生活の向上にに貢献してまいります。
■特許情報
特許番号 :特許第6916849号
特許権者 :株式会社クレスコ
発明の名称 :情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
以上
報道関係者各位
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202108269265-O2-7R1M962m】
【表:https://kyodonewsprwire.jp/prwfile/release/M106650/202108269265/_prw_PT1fl_8bP70w0g.png】
株式会社クレスコ( 本社:東京都港区、代表取締役 社長執行役員:根元浩幸、以下、当社)は、8月11日、画像処理の機械学習データ作成のためのアノテーション (※)作業負荷を軽減させる、情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラムの特許を取得いたしました。
※ アノテーション:「注釈」という意味の英単語。ITの分野では、あるデータに対して関連する情報を付与付加することを指します。
■特許の概要
AIを学習させるための膨大な画像データに対し、専門家がその属性情報を正確に付加するアノテーション作業は、大変な労力がかかります。その作業を簡略化、効率化するための手法を開発し、特許を取得いたしました。専門家は多忙であるため、アノテーション作業に十分な時間を取れないことが、AIの学習の質を向上させる上での課題となっていましたが、その課題を解決する有効な手法となります。
医療分野の例を挙げますと、CTやレントゲンなどの医療画像データから、医師と同様の病変判断を行うAIを開発するためには、AIに病変情報を付加した大量の正解画像データを学習させる必要があります。そのためには、「病変部分の正確なマーキング」と「学習結果の確認」という、専門家にしかできないアノテーション作業が不可欠です。
本特許を利用することにより、画像内の当該必要要素の一部をマーキングするだけで、AIが画像内の要素を学習し、該当要素とそうでない要素を判断し、自動でマーキングすることができ、専門家の作業負担が大幅に軽減されます。
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202108269265-O4-7X84M8Fy】 【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202108269265-O5-8U05cC99】
画像左:眼底の画像に手作業でアノテーションした様子。
血管部分を緑、それ以外の部分を青に
部分的にマーキングしている。
画像右:手作業とAIにより、血管部分をアノテーションした眼底の画像。
血管部分と判定された部分は元画像の色のまま、
それ以外の部分は青に塗りつぶされている。
また、学習結果の確認にも一定の時間が必要ですが、本特許により、結果をリアルタイムに確認でき、マーキング結果に不備があった場合、専門家がその場で補正することで、効率的に作業を進めることができます。
この自動マーキングと、リアルタイムでの学習結果確認により、アノテーション作業を行う専門家の負荷を軽減でき、製品の不良部分の発見や、建造物の劣化度合いの検出など、さまざまな分野にAI技術の適用拡大を図ることが可能になります。
当社は今後も、最先端の技術の研究を通して、社会や生活の向上にに貢献してまいります。
■特許情報
特許番号 :特許第6916849号
特許権者 :株式会社クレスコ
発明の名称 :情報処理装置、情報処理方法および情報処理プログラム
以上