(株)知能情報システム｜知能コンピューティングの研究開発

業務案内

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サービス

論文内容実装

ご指定の論文の内容をソフトウェアとして実装します。

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アルゴリズム実装

ご指定のアルゴリズムをご希望の通りにモジュール化や API 化します。

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簡易ツール作成

数値解析や統計処理を行うためのシンプルなアプリケーションを低価格で作成します。

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研究用ソフトウェア開発

研究に必要となる学術的なソフトウェアの開発をいたします。既存ソフトウェアの高速化や、機能追加等も承ります。

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研究業務の受託

研究に関わる論文調査、必要なシステムの開発、検証、報告書作成など、研究の一部を請負います。

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解析作業自動化

RPA (Robotic Process Automation) 技術を用いた効率的な解析を実現します。

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最適化計算

様々な制約条件がある問題に対し最適な解を求める最適化計算ソフトウェアを開発いたします。

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神経科学分野向け

神経科学分野を対象とした研究者様一人ひとりのご要望に沿ったソフトウェアを開発いたします。

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食品科学分野向け

実験計画から実験、結果の解析に至るまでの幅広い段階を、ソフトウェア技術でサポートいたします。

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物理探査・非破壊検査向け

計測データの信号処理やシミュレーション、データ同化関連のソフトウェアを開発いたします。

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量子ビーム研究向け

量子ビーム研究に用いるアルゴリズムの実装や高速化など専門的なソフトウェアを開発いたします。

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業務事例

医療支援画像処理システムの開発
HE 染色の組織画像から組織の異常部分を自動的に検出するシステムを開発しました。

本分野では、パターンマッチング法が主に使用されていましたが、これを用いず、位相幾何学を用いた手法を導入することにより、画像の特徴を抽出する手法をとっています。
同様のシステムに比べ、処理速度が格段に向上しています。
開発環境・技術分野
- C#
- ヒストグラム処理
- ピーク抽出アルゴリズム
- ラベリングアルゴリズム
- 図形抽出処理
- 畳み込み積分
- ヒストグラム補正
- ホワイトバランス自動補正アルゴリズム
- 色偏差自動補正アルゴリズム
断層画像の層判別手法の開発
複数の層からなる 3 次元断層画像において、各画像が属する層を判別する手法を開発しました。

本手法は学習ステップと推定ステップに分けられます。

学習ステップでは、画像の特徴と層の関係を機械学習手法の一種であるサポートベクター回帰を用いて学習し、モデルを作成します。

推定ステップでは、層を判別したい画像から特徴を抽出し、学習済みの推定モデルに与えることで、その画像が属する層を推定します。

上記の一連の手法を Python で実装しました。
開発環境・技術分野
- 画像解析
- Python
- OpenCV
- 機械学習
- サポートベクタ回帰
(1)学習ステップ

(2)推定ステップ
顔画像認識システムのアルゴリズム開発
実環境に設置されたカメラを利用する顔認識システムのアルゴリズム開発を行いました。

顔認識システムには、おおまかに「照合判定」「識別判定」の二種類の利用形態があります。「照合判定」は、ドアの入退室管理システムなどで、利用者が本人確認を要求する場合に利用されます。一方、「識別判定」は、往来監視システムなどで、不特定人物の身元を候補リストから推定する場合に利用されます。

識別判定結果は、不特定人物の顔画像と候補リストの顔画像の照合判定結果に基づいて算出されます。識別判定は一般に照合判定よりも難しいと言われており、たとえば、個人ごとの照合判定スコアのばらつきや外乱による顔特徴変化のため、識別判定結果では候補人物本人の棄却や人物誤認識などの問題が発生します。

この業務では、識別判定精度を高めるため、照合判定スコアを正規化する識別アルゴリズムを C++ で実装しました。また、外乱に強い学習データや画像処理パラメータを選出するチューニングツールを MATLAB を用いて実装しました。
開発環境・技術分野
- バイオメトリクス
- 画像処理
- パターン認識
- 統計解析
- MATLAB
- C++

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技術者紹介

倉谷智尋くらやちひろ
【得意分野】
- 統計解析
- 時系列解析
- 信号処理
- 音声処理
【アピールポイント】

知能コンピューティングを基盤にした先進技術を生み出すべく、数理理論とシステム開発の技能を日々磨いております。多くの研究者たちが集まり、皆が仲良く楽しく元気よく研究開発ができる企業を作りたいと考えています。
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岡田公太郎おかだこうたろう
【得意分野】
- 信号フィルタリング
- クラスタリング解析
- 多変量解析
- 周波数解析
- 数値解析
- シミュレーション
- 神経生理学分野の情報解析
【アピールポイント】

信号の情報処理技術がアピールポイントです。特に埋もれている情報を各種技術を用い抽出することが得意です。
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吉元英一よしもとえいいち
【得意分野】
- シミュレーション
- 画像解析
- アルゴリズム並列化
- バイオインフォマティクス
【アピールポイント】

バイオ系のシミュレーションや画像解析、バイオインフォマティクスを中心に研究開発を行っているエンジニアです。実験系の経験を活かしたソフトウェア開発を目指しています。
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製品情報

SparseTaroスパース構造推定ソフトウェア

スパース構造推定により高速に偏相関分析を行い相関関係を可視化します。神経科学分野のコネクトーム解析などにお役立てください。

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StackTaro三次元画像解析ソフトウェア

画像スタックを解析し、自動計数と可視化を行います。共焦点顕微鏡画像などの解析にお役立てください。

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SpikeTaroスパイクソーティングソフトウェア

神経信号の集合電位からスパイク信号を分離してクラスタ化。神経生理の研究を劇的に効率化します！

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ABDigitizer行動実験映像解析ソフトウェア

行動実験のビデオ映像から位置情報を自動抽出、軌跡グラフ／ヒートマップを簡単作成。もう手作業はいらない！

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NGS Metagenomics AOIメタゲノム解析ソフトウェア

次世代シーケンサ対応、超高速メタゲノム解析。豊富なビジュアル機能で微生物研究などに威力を発揮します！ (リリース予定)