ギガピクセルの精度で見る

背景

デジタル病理学は、スライド診断に機械学習を適用します。数十億ピクセルに数値化された生検を、その結論のひとつひとつが患者を左右する病理医が検査します。プラットフォームは世界の主要検査機関に導入されており、画面が顕微鏡に取って代わります。ただし、顕微鏡に何も譲らないことが条件です。

取り組み

WebGL / Three.js ビューアの開発。多重解像度のタイルストリーミング、深いズームでも滑らかなナビゲーション、色の忠実性。レンダリングパイプラインの最適化(高解像度スキャンで +40%)、負荷制御のためのマイクロサービス分割、GraphQL レイヤーと解析ワークフローのビジュアルエディタ。スライドを事前アノテーションする ML モデルもここに含まれます。

残ったもの

かつて顕微鏡で診断していたものを画面で診断するチームの、日々の道具。そして持ち運べる教訓。クリティカルなシステムでは、体感性能は洗練ではなく臨床上の要件です。

• タイルストリーミング対応の Three.js / WebGL ギガピクセルビューア
• レンダリングパイプライン最適化：高解像度スキャンで +40% の性能
• マイクロサービス分割と負荷制御
• GraphQL レイヤーと解析ワークフローのビジュアルエディタ