Kaggleコンペティション「PhysioNet - Digitization of ECG Images」で、Rist所属の唐 浩哲が金メダルを獲得し、Kaggle Masterに昇格
株式会社Rist
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株式会社Rist（本社所在地：京都市下京区 代表取締役社長：長野慶、以下Rist）は、世界最大級のデータ分析プラットフォーム「Kaggle」で開催されたコンペティション「PhysioNet - Digitization of ECG Images」（以下、本コンペティション）において、唐 浩哲が個人で金メダルを獲得したことをお知らせいたします。
本コンペティションは、PhysioNetの主催で2025年10月21日～2026年1月22日にかけて開催されました。心電図（ECG）画像から、各リードの波形を高精度にデジタル信号として復元する課題です。画像の傾き・歪み・ノイズなどの影響を抑えながら波形位置を推定し、時系列データへ変換した復元精度を競いました。
唐 浩哲は参加者8,684名、1,428チーム中3位となり金メダルを獲得、Kaggle Masterに昇格いたしました。
本コンペティションの結果はこちらからご覧いただけます。
https://www.kaggle.com/competitions/physionet-ecg-image-digitization/leaderboard
Discussionはこちらからご覧いただけます。
https://www.kaggle.com/competitions/physionet-ecg-image-digitization/writeups/3rd-place-solution
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唐 浩哲
唐 浩哲 コメント
コンペティションについて
本コンペティションでは、１.ECG画像から波形の画素位置を抽出するために分割モデルを学習し、予測対象の波形線が非常に細いことに加え、汚れや撮影ブレの影響も受けやすいため、そうした条件でも安定して抽出できるようモデルの学習を工夫しました。２.分割モデルの出力は画素位置情報のため、その結果から波形位置を補正し、欠損部は補間して時系列信号として復元しました。画像のばらつきが大きく、分割と信号復元の両方を安定させる点に苦労しました。
今後の業務に活かせると感じた点
ノイズを含む画像から必要な情報を安定して取り出すという点で、本コンペティションで得た知見はOCRやドキュメント理解の業務にも活かせると感じました。汚れやブレなどのノイズがあっても精度が落ちにくい、実運用を意識した読み取り設計は品質の安定化に直結します。特に、画像を幾何補正して歪みを整えたうえで読み取るアプローチは、撮影書類の読み取り精度向上に有効だと実感しました。
Kaggle Master昇格について
今回、Kaggle Masterに昇格できたことを嬉しく思います。本コンペティションを通じて、仮説検証を重ね、課題を分解して改善を積み上げるプロセスそのものが大きな学びとなりました。今後はコンペで得た知見を業務に還元し、お客様の現場における課題解決に着実に貢献していきたいと考えております。
Kaggleとは
Kaggleとは、登録者数2,900万人(※1)を超える世界最大級のデータ分析プラットフォームです。企業や団体からコンペティション形式で出題された課題に対し、Kagglerと呼ばれるKaggleに登録するユーザーたちが分析モデルの精度を競います。
参加者は成績に応じて、Kaggle Grandmaster、Kaggle Master、Expertの順にランク分けされます。最上位のKaggle Grandmasterは世界でも388人(※2)という狭き門であり、優秀なAIエンジニア・データサイエンティストを表す称号としても知られています。
※1、2 2026年1月26日時点。
会社名：株式会社Rist
所在地：京都府京都市下京区五条通河原町西入本覚寺前町830 京都エクセルヒューマンビル 7階
設立日：2016年8月1日
代表取締役社長：長野 慶
URL:
https://www.rist.co.jp
※記載されている会社名、ロゴ、システム名、商品名、ブランド名などは、各社の商号、登録商標、または商標です。
プレスリリース提供：PR TIMES
記事提供：PRTimes
