# AIによる医用画像解析に関するLunitの特許

映画「ラスト・ホリデイ」は、病院で余命宣告を誤って受けた米国人女性が、ヨーロッパへ最後の旅に出るコメディです。

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ホーム / ニュース・知財情報 ニュース・知財情報 AIによる医用画像解析に関するLunitの特許 映画「ラスト・ホリデイ」は、病院で余命宣告を誤って受けた米国人女性が、ヨーロッパへ最後の旅に出るコメディです。 AI・ソフトウェア 2023.05.17 公開 IPLEX 約3分で読めます 映画「ラスト・ホリデイ」は、病院で余命宣告を誤って受けた米国人女性が、ヨーロッパへ最後の旅に出るコメディです。 医療では誤診が生じることがあります。誤診の低減に向けて医用画像解析へのAI活用が進み、深層学習の急速な発展がその技術を支えています。 IPLEXの顧客であるVUNOのほか、LunitやJLK InspectionなどがAIによる医用画像解析ツールを提供しています。本稿ではこの分野のLunitの特許を紹介します。 この特許は、AIによる悪性腫瘍診断で用いる入力データのサンプリングに関するものです。推論段階でモデルに入力するデータの前処理が対象です。 組織画像全体をそのまま深層学習モデルに入力せず、記載された方法で画像領域を切り出してモデルに入力する点が発明の核心です。 具体的な手順は次のとおりです。 1. 元画像から組織領域を検出します。 2. 元画像を縮小します。 3. 縮小画像上で、所定の間隔を空けた画素位置に点を配置します。 4. 画像を再び拡大します。 5. 拡大画像内にある複数の点から1点を選びます。 6. 選択した点を中心に、所定の大きさの長方形を描きます。 7. 長方形内の各点の座標平均を求め、その平均座標を中心に長方形を描き直します。 8. 長方形内の画像を切り出します。 9. 長方形内の点を除き、外側にある別の点を選びます。 10. この処理を繰り返し、複数の画像を切り出します。 最終結果を示す図。 特許の説明によれば、切り出す領域の重複を抑えることで不正確な病理診断結果を減らし、画像数の削減によって計算コストを低減できるとされています。 AIの特許保護は、AIモデルそのものに限られるわけではありません。 この例のように、AIモデルに入力するデータの前処理も特許の対象となり得ます。その他の観点は、関連するAI発明の保護に関する記事で解説しています。 AI発明を特許で保護する 韓国語原文を読む この記事は公表時点の情報に基づいています。個別の事情については、当事務所にご相談ください。 この分野について相談 ↗ 記事一覧 IPLEXに相談 知的財産の課題を、 ご相談ください。 技術の内容と事業上のご要望を踏まえ、対応方針を共に検討します。 ↗ お問い合わせ 新しい記事 AI技術解説：教師あり学習を理解する ↗ 前の記事 寄稿：金容德が解説するAI特許の権利化 ↗ 関連インサイト AI・ソフトウェア 2026.10.01 FiXを読む：ソフトマックス注意機構における特徴ごとの忘却制御 金容德弁理士がFiXの特徴単位ゲート、数値計算とページ型キャッシュを分析し、実験で示された効果と残る課題を整理します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.30 MHAR：特徴部分空間ごとに過去の層を読み分ける仕組み 韓国弁理士の金容德が、Multi-Head Attention Residualsの深さ方向の情報選択、実験結果、実装コストと技術的効果を検討します。 ↗ 記事を読む AI・ソフトウェア 2026.09.28 寄稿掲載：Claude Computer Useを手がかりに、AIエージェントの学習技術を特許から読み解く 金容德代表弁理士の寄稿がAI Timesに掲載されました。米国特許第12,585,862号を取り上げ、AIエージェントが画面操作を学ぶ仕組みを解説しています。 ↗ 記事を読む

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