医療AIとディープラーニングシリーズ 2020-2021年版 標準 医用画像のためのディープラーニング－入門編－

※この商品はタブレットなど大きいディスプレイを備えた端末で読むことに適しています。また、文字だけを拡大することや、文字列のハイライト、検索、辞書の参照、引用などの機能が使用できません。

※この電子書籍は紙版書籍のページデザインで制作した固定レイアウトです。

医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ
　初版（2019年7月発行）以降の変更点を取り込んだ最新版！
　医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。
・TensorFlow+Kerasで行う
・Anaconda上で環境構築する
・データはだれでも入手できるデータを使う
を基本的な方針としてまとめました。
　少しでもプログラミングができれば、だれでも読み込める内容になっています。

Chapter 1　環境構築
Chapter 2　データの準備／前処理
Chapter 3　Shallow network の利用
Chapter 4　畳み込みニューラルネットワークの利用
Chapter 5　画像の領域分割（ U-Net）
Chapter 6　動画像のシーン分割と分類
Chapter 7　画像のノイズ除去
Chapter 8　画像の超解像
Chapter 9　画像の特徴抽出
Chapter 10　画像の変換や生成
Chapter 11　評価方法

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医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ　最新版
　医療関係者が人工知能をはじめて本格的に学ぶことができる一冊。
　人工知能と医療（主に画像）とのかかわりを詳しく解説。
　後半の事例編を大幅に増やし、具体的な応用例、研究例を多数掲載。
　医療AIの今がわかる！

推薦文　福島邦彦先生

【基礎編】
Chapter1　人工知能（AI）総論
Chapter2　ニューラルネットワーク
Chapter3　ディープラーニング
Chapter4　動かす
Chapter5　評価する

【応用編】
Chapter6　検出する
Chapter7　分類する
Chapter8　推定する
Chapter9　作る・処理する
Chapter10　診断を支援する
Chapter11　医療を取り巻く世界

【事例編】
Chapter12　眼底画像
Chapter13　病理画像
Chapter14　大腸内視鏡画像診断支援
Chapter15　大腸CT内視鏡　　
Chapter16　歯科X線画像
Chapter17　放射線治療画像
Chapter18　外科治療画像
Chapter19　医用画像とRadiomics
Chapter20　マンモグラフィと乳腺超音波検査
Chapter21　運動器領域の画像解析
Chapter22　深層学習のCT 画像再構成への応用
Chapter23　MRI再構成問題
Chapter24　MR画像処理への応用
Chapter25　核医学画像分野におけるディープラーニング

特別Column1　AI時代の放射線科医
特別Column2　AI時代の診療放射線科技師

【Column】
アジア近隣諸国におけるAI事情
大規模学習ニューラルネット（MTANN）
画像診断ナショナルデータベース
AIと倫理，薬事ガイドライン
コンピュータビジョンの動向
IT/AIの医療への実装
ACR AI-LABで医用画像AI を体験
深層学習による脳動脈瘤診断支援AI
ディープラーニング研究の3つのツールのトピックス

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医用画像におけるディープラーニング（Deep Learning）をまとめた本格的なシリーズ　最新版
　プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。
　具体的には、Neural Network Console（ソニー）と、DIGITS（NVIDIA）、MATLAB（MathWorks，2020-2021年版から追加）を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説しています。
　人工知能には興味があるが、どこから始めたらよいわからず困っている方には、ぜひお勧めします。

本書利用にあったっての注意事項
第1章　深層学習の基礎
第2章　Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理
第3章　DIGITSを使った深層学習と医用画像処理
第4章　MATLABを使った深層学習と医用画像処理
第5章　ディープラーニングのための前処理と後処理