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日常の超音波検査において、計測の定量化や効率化が問題になってきている。距離計測や容積計測などの各種ツールが提供されているが、自由度の高い描画やマニュアル操作を要因とする、検者間誤差や長時間操作のために、その計測は定量性に乏しく、検査は非効率である。弊社では、これらの問題解決に取り組んでおり、誰が操作しても同等の検査ができるように、その定量化と効率化をサポートする必要があると考えている。すなわち、誰が操作しても短時間で同じ計測結果を得ることが課題である。近年、Artificial Intelligence（AI）分野における機械学習技術が実応用されてきている。医用画像の分野においても、画像認識技術を用いたナビゲーションやコンピュータ支援診断において、検者の作業を補助することができるようになってきた。これらの技術を超音波検査の課題に応用することによって解決を試みた。われわれは、いくつかの主要な計測ツールの自動化技術を開発した。それらは、操作頻度が高く、検者間誤差が大きいと考えられる、Modifi ed Simpsonトレース、Doppler Cursor設定、Doppler波形計測区間設定である。これらの動作原理と弊社内テストにおける性能評価を紹介する。