医用機器のシステム設計(画質と臨床応用)

仕事内容 雇用形態：正社員 職種：医療機器品質管理、医療機器研究開発、医療機器製品/商品開発 ✅仕事内容 ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・CT装置の画質向上に向けた、 画像再構成、補正処理・ ノイズ低減・アーチファクト 低減等の先行アルゴリズム評価 ・研究委託先や論文等から得られる 先行アルゴリズムを、自前の 評価ツールや解析環境へ実装、 改修業務 ・CT画像データや評価用ファントム データを用いた、画質評価、 性能比較、課題抽出 ・MTFやNPS、アーチファクト評価、 視覚評価等を用いた定量・定性評価 ・評価結果の可視化、 技術レポート作成 ・画像再構成、AI画像処理、 再構成補正開発、Deep Learning Reconstruction等の製品適用 可能性の検討 以下の業務のいずれかを担当いただきます。 1. 臨床評価企画立案・実行業務 ・医用機器（SaMD含）の企画・ フィージビリティ研究のリードと マネジメントを行っていただきます。 ・臨床評価計画立案から製品のアピール、 商流拡大など、事業化戦略に基づく 研究開発方針の立案に関与できます。 2. ソフトウェア医療機器の臨床有用性評価 ・ソフトウェア医療機器（SaMD）の法規対応に 必要な有用性評価の計画・実施を 行っていただきます。 ・社内の事業・開発担当や医師らとの コミュニケーションが重要な業務です。 SaMDが現場で役立つことを体感できます。 3. 医用機器の臨床有用性評価 ・新製品開発時の臨床評価報告書の作成 （既存機種の場合は年次更新）等を 行っていただきます。 ・最新の医療技術と、現場にもたらす効果の 確認などを通して、医療の最前線に 関わることができます。 4. 画質設計 ・医用機器の画質向上に向けた、画像再構成・ 補正処理・ノイズ低減等の先行 アルゴリズム評価を行っていただきます。 ・医用工学や放射線物理、臨床知識を持つ メンバーから専門性を身につけられます。 ✅ポイント ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・医療現場で使われるCT画像の 画質向上に直接関わることができます。 ・画像処理、信号処理、数値解析、 機械学習などの技術を、実際の 医療機器開発に応用することができます。 ・研究段階の先行技術を、評価ツールに 実装し、製品化に向けた技術判断に つなげる重要な役割を担うことが できます。 ・医用工学や放射線物理、 臨床知識を持つメンバーがいるので、 医療画像ならではの専門性を 身につけることができます。 ・CT画像再構成、Deep Learning Reconstruction、アーチファクト 低減、ノイズ低減など高度な画像 技術に関わることができます。 ・自ら作成、改修した評価環境が、 将来の製品開発や画質改善の 判断材料として活用されやりがいを 感じることができます。 ・医療知識がなくても画像処理や 数値計算、AI等の実装経験を 活かして活躍することができます。 ・CT装置は、従来の画像再構成・ 補正技術に加え、Deep Learningや Photon Counting CTなどの新技術 により大きく進化している領域です。 ・先行アルゴリズムを早期に評価し、 製品適用可否を判断する業務は、 次世代CT開発においても注力度の 高い分野です。 ・本業務は先行技術を実際の 評価環境に落とし込み、将来製品の 競争力に寄与する技術検討に 関与することができます。 ・医療画像の高画質化・低被ばく化を 通じて、患者負担の低減や 診断精度向上に貢献できます。 ✅充実したキャリアパス ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ 志向や経験に応じて、 以下のようなキャリアを想定しています。 ■画像処理や画像再構成アルゴリズムの専門職 入社後は、既存の評価ツールや 画像解析環境を理解し、 先行アルゴリズムの実装・改修・ 評価業務を担当。 CT画像の画質評価、画像再構成、 補正処理などの知識を身につけながら、 医用画像処理エンジニアとして 専門性を高めていただく。 ■AI画像処理・ Deep Learning Reconstructionの技術リード ■研究機関や臨床施設との共同研究推進担当 経験を積んだ後は、画像再構成、 AI画像処理、ノイズ低減、 アーチファクト低減、物理補正などの 先行技術について、評価計画の立案、 ツール実装、性能評価、課題抽出を主導する。 社内外の研究部門や委託先と連携し、技術の有効性を見極める役割を担う。 ✅キヤノンのメディカル事業について ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ キヤノンの事業の柱として、 メディカル事業の拡大を目指し、 医療用画像診断装置や体外診断装置の 製品開発を担う組織として、2026年4月から 新たな組織体制でスタートしました。 キヤノングループ内の様々な部門との 連携を通じ、キヤノンの技術を活かした 医療用機器の先行技術開発・要素技術開発を 行います。 診断装置の画質設計においては、 画像再構成、補正技術に加え、 Deep Leaning等の新技術により大きく進化 しており、先行アルゴリズム早期に評価し、 製品適用可否を判断する業務は非常に 重要な分野であり、必要不可欠です。 人々の健康のため、 技術の力で広く社会に貢献するために、 一緒に取り組んでいただける方の ご応募をお待ちしています。

求めている人材 ＜必須条件＞ ・大卒以上 ・Python、C/C++、MATLAB等を 用いた研究・開発・解析経験 ・画像処理、信号処理、数値解析、 機械学習等の基礎知識と実装経験 （企業・研究機関での経験を含む） ・研究・試作段階のアルゴリズムを 実装し、性能評価した経験 ・画像処理・解析ツールの実装、 既存コードの改修・デバッグ経験 ・既存ツールを用いた動作確認・ 解析・評価・結果の報告資料化 ・周囲と連携して評価環境の構築・ 実行・整理を進める対話力 ＜歓迎条件＞ ・医用工学、情報工学、放射線物理 に関する基礎知識 ・医用画像（CT、X線画像等）を 扱った経験や基礎知識 ・画像処理や機械学習アルゴリズムの 実装経験 ・研究論文や技術資料を読み、簡単な 再現実装や評価を行った経験 ・GPU、並列処理、高速化に関する スキル ・Deep Learningを用いた画像処理、 評価自動化に関する知識 ・Git等のバージョン管理ツールや Linux/Windows環境での開発スキル ◆こんな方、大歓迎！ ￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣￣ ・研究・先行技術を、実際に動く評価環境に落とし込むことにやりがいを感じる方 ・完成された仕様がない状態でも、周囲と相談しながら試作・評価を前に進められる方 ・既存コードや既存ツールを読み解き、目的に合わせて柔軟に改変できる方 ・異なる専門性を持つメンバーと協力できる方 ・積極的にコミュニケーションを取り、課題に前向きに取り組む姿勢を持っている方 ・行動力/実践力を持ち、自分だけでなく、周りを活用することを意識出来る方

月給30万円～70万円 給与詳細 基本給：月給 30万円 〜 70万円 固定残業代：なし 【一律手当】 全員に一律で支払われる通勤・皆勤・家族手当金額：なし 全員に一律で支払われるその他手当金額：なし 時間外手当は別途支給します(管理監督者として採用の場合は除く)。 入社時の処遇(基本給・賞与)はみなさまの経験・能力を考慮の上、当社規程により決定します。 具体的な金額は、採用選考合格後に採用内定通知書にてお伝えします。 昇給:年1回 賞与:年2回(6月・12月) 【給与例】 給与例 年収 500万円～800万円 ※月給30万～70万円×12ヶ月＋賞与年2回＋諸手当

固定時間制 勤務時間詳細 実働時間：1日あたり7時間30分 平均勤務日数：1ヶ月あたり20日 ■残業について 当社では、「生産性向上」と「ワーク・ライフ・バランス」の双方を推進し、時間外労働の削減や有給休暇の取得を促進しています。 その結果、年間総実労働時間は1730時間(2024年平均)を実現しています。 また、 有給休暇の2024年の平均取得日数は17.6日で、平均取得率88.0%となっております。 ※残業時間は月20時間程度です。

休日休暇 ◆完全週休2日制(原則土日) ◆祝日 ◆年末年始 ◆5月連休 ◆夏期休暇 ◆年間休日125日 ◆年次有給休暇(20日、初年度は入社月による) ◆フリーバカンス休暇(5日間) 社員自身が1年間の中で連続した5日間の休暇を設定できる(土日と合わせると連続9日間の休暇)制度です。 ◆リフレッシュ休暇(勤務年数に応じて) 勤続5年ごとに表彰が行われ、表彰者は勤続年数により3日~10日間の連続休暇と金一封からなるリフレッシュ休暇付与の対象者となります。 ◆慶弔休暇

【保険制度】 ・雇用保険 ・労災保険 ・健康保険 ・厚生年金 待遇・福利厚生 【社会保険】 健康保険、厚生年金保険、雇用保険、労災保険 【福利厚生】 ◆交通費全額支給 ◆時間外手当全額支給 ◆社会保険完備 ◆退職金制度 ◆企業年金 ◆財形貯蓄 ◆社員持株会 ◆共済会 ◆教育制度(スキル別、階層別など) ◆育児に関する短時間勤務あり (子供が小学校3年を終了するまで) ◆保養所・スポーツ施設 (体育館、テニスコートなど)あり ◆各種社内イベント

試用期間なし

• 年間休日120日以上
• 退職金あり
• 賞与あり
• 完全週休2日制
• 交通費支給
• 固定給25万円以上
• 長期休暇あり
• 土日祝休み