京都府京都市中京区に所在する、2008年設立・社会保険被保険者数4名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
- 所在地
- 〒604-0000 京都府 京都市中京区 河原町通二条下る二丁目下丸屋町４０３番地
- 法人番号
- 5140001073299
- 所在ビル
- FISビル(23 社)
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京都府京都市中京区に所在する、2008年設立・社会保険被保険者数4名のIT・ソフトウェア（AI・データ分析）企業。
法人向け（医療・ヘルスケア）
業種・対象顧客は公開情報をもとに AI が推定したものです。持株会社など グループ経営の会社では、主要な事業会社の業種を表示します。実態と 異なる場合はお問い合わせください。
イーグロース株式会社は、医用画像処理・解析を専門とするソフトウェアの研究開発企業です。診断・手術支援、放射線治療支援を主な用途とし、基礎研究から製品設計・開発まで一貫して手掛けています。同社の主要事業は、深層学習（ディープラーニング）を活用した製品・サービス開発ソリューションであり、特に「Growth RTV」は放射線画像や放射線治療向けの医用3D画像深層学習支援・解析支援プラットフォームとして提供されています。このプラットフォームは、プログラミング不要なAI開発機能、AIによるCT金属アーチファクト低減クラウドサービス、3Dボリューム画像データ拡張、深層学習支援による臓器自動抽出、DICOM/DICOM-RTビューア機能などを備え、医師や医療従事者が自施設のデータを用いて簡便にAI開発・活用できる環境を提供しています。また、フリーソフトウェアの医用3D画像三次元ビューア「LiveVolume」や、口腔外科向けの顎顔面再建手術計画システム「biGAKU」も開発・提供しています。さらに、医療機関向け業務改善ツール「Growth 医Note」では、看護記録、患者記録、検査記録、予約管理など、柔軟なカスタマイズ性を持つシステムを提供し、医療現場の効率化を支援しています。その他の事業として、整形外科向けの術前計画・術中ナビゲーション研究開発や、循環器科・心臓血管外科向けの先天性心疾患3Dモデリングソフトウェア「CardioDesigner」も手掛けています。同社は、マルチモーダルCNN技術による高精度な学習モデル構築、独自画像処理技術による学習データ最適化、深層学習モデルの識別保護技術「Deep Seal®」など、先進的なAI・画像処理技術を強みとしています。顧客は大学病院、民間医療機関、業界大手業者、微生物検査ベンチャー企業など多岐にわたり、非医療分野（造形・教育・研究）への金属アーチファクト低減技術の提供も行っています。2023年には第二種医療機器製造販売業許可を取得し、NVIDIA Inception Programのパートナー企業にも認定されるなど、その技術力と事業展開は高く評価されています。
2026年8月21日 時点。この概要は AI を利用して公開情報から抽出しています。事実と異なる箇所がある場合は お問い合わせください。
社会保険被保険者数
4人 · 2026年9月
31期分（2024/03〜2026/09）
被保険者数 前年同月比
0人 · 2026年9月
前年同月 4人（2025年9月）→ 4人（0人）
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同地域・同業種で選定
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所在地を問わず同業種で選定
株式会社ジーデップ・アドバンス上場
セカンドサイトアナリティカ株式会社上場
株式会社ＦＲＯＮＴＥＯ上場
株式会社みらい翻訳
株式会社バカン
株式会社ライトアップ上場
株式会社ＲｅｖＣｏｍｍ
Ｒａｐｙｕｔａ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ株式会社
イーグロース株式会社は特許3件・商標1件を保有しています。商標は電子機器・ソフトウェア（第9類）、特許は医療技術などの分野が中心です。
特許
3件
審査中・消滅含む 4件
商標
1件
登録・現存
3件
審査中
0件
満了
0件
消滅
0件
拒絶・取下げ
1件
ＤＥＥＰ ＳＥＡＬ
電子機器・ソフトウェア・IT・研究開発・デザイン · 登録2020
医用画像処理装置及び医用画像処理方法登録2024・請求項9項
個人特定もしくは個人識別につながりうる頭部前面の軟組織を簡易かつ迅速に抽出して、匿名化のための変形処理を行うことができる医用画像処理装置及び医用画像処理方法
生体画像取得装置、変換器生産装置、生体画像の生産方法、変換器の生産方法、およびプログラム登録2022・請求項14項
従来、金属アーチファクト等を含む負例生体画像から正例生体画像を精度高く取得できなかった。
データ基準日: 2026年8月6日確認分
産業分野: 計測機器（現存3）・電気工学（現存2）・化学（現存1）・機械工学（現存1）
手術支援プログラム登録2019・請求項5項
術具を用いて切除される切除部位に別の部位から切り取った組織の形状を合致させるため、移植元の組織の部位を定め、切り取り寸法を決定し、患者の移植前の姿と、移植後の姿の差を演算させながら、最適解を追求し、移植作業のシミュレーションをインタラクティブに行うことができる手術支援プログラム
