AIにおけるセグメンテーションとは、画像をピクセル単位で分割し、それぞれのピクセルがどのオブジェクトや領域に属するかを識別する技術です。これは、画像内の物体を認識し、その境界を詳細に把握するために用いられます。
株式会社バイオネット研究所（本社：東京都立川市、代表取締役：新川隆朗）は、画像解析支援システム 「SEGMAT（セグマット）」 を大幅リニューアルし、2025年6月6日より提供開始します。
新バージョンでは、アノテーション支援 GUI「SEGMAT Insight」― 学習・推論コア「SEGMAT Engine」― 結果可視化ツール「SEGMAT Viewer」 をワンパッケージ化した3モジュール構成を採用。これにより、「アノテーション → 学習・推論 → 確認」 の一連のフローを実行可能な統合システムとして生まれ変わりました。ブラシ／領域拡張とプロジェクト管理 UIにより、少数アノテーションでも高精度な AI セグメンテーションを迅速に実現します。さらに、粒子解析・繊維解析にも対応し、定量評価機能も大幅に強化しています。
- Insight／Engine／Viewer の三つのモジュール構成へと進化し、アノテーションから学習・推論、結果可視化までの一連フローを統合
- ブラシ機能、領域選択機能、機械学習による自動ラベリングに加え、粒子解析・繊維解析機能も搭載し、解析機能を大幅に強化
- 少数アノテーションでも高精度な AI セグメンテーションを実現し、研究・製造現場の画像解析業務を力強く支援します
なお、2025年6月9日（月）～ 11日（水）に開催されます、日本顕微鏡学会 第81回学術講演会（福岡国際会議場（福岡県福岡市博多区））に出展いたします。
基本仕様
SEGMAT Insight
SEGMAT Engine
SEGMAT Viewer
共通
SEGMAT Insight
SEGMAT Engine
SEGMAT Viewer
想定ユースケース
- FIB-SEM／光学顕微鏡画像の 3D セグメンテーションおよび構造抽出- 粒子画像に対する粒径・形状解析（例：電子顕微鏡像）
- 繊維材料における配向傾向の可視化と方向性解析
- 少量のアノテーションデータからの AI セグメンテーションモデル構築
- セグメンテーション結果に基づく面積・体積・方向性の定量評価
導入をご検討中の方へ
導入をご検討中の方には、事前に画像データをご提供いただくことで、SEGMATの適用可能性を評価するフィジビリティ評価を実施しております。適用可能かどうかをあらかじめ評価したい場合は、ぜひお気軽にお問い合わせください。
粒子解析
繊維解析
動作環境（推奨環境）
- OS：Windows 11（64bit）- CPU：Intel(R) Core(TM) i7 第 11 世代以上 2.1GHz以上推奨
- GPU：NVIDIA(R) GeForce RTX 3060（VRAM 12 GB）以上推奨、最低 VRAM 6GB
- メモリ：32 GB 以上推奨 (最低 16GB)
- ストレージ：SSD 1 TB（最低 20 GB 以上）
- モニター：1920 × 1080（フル HD）以上推奨
提供開始日・価格
提供開始日：2025年 6月 6日
価格：お問い合わせください
製品ページ： https://bio-net.co.jp/segmat_diffchecker_grips/#segmat
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