電子書籍 医療AIとディープラーニングシリーズ(オーム社) 実用

監修: 藤田広志  編: 福岡大輔 

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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- あらすじ・内容

※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 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

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「医療AIとディープラーニングシリーズ(オーム社)」最新刊

※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。

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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
 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

「医療AIとディープラーニングシリーズ(オーム社)」作品一覧

(4冊)

3,520〜3,960(税込)

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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

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医用画像処理・解析のためのPython入門 決定版!
 医用画像の分野では画像診断支援の分野で大きな期待が寄せられ、今後人工知能が組み込まれたAI-PACS(画像保管管理システム)の普及が予想されています。こうした状況の中で最近注目されているプログラム言語であるPythonは初学者にも学びやすく、また画像処理や人工知能のためのパッケージが多く提供されています。これらを上手く使うことで様々なソフトウェア作成することができ、簡単な実験から臨床研究などへ幅広くPythonは適しています。
 本書ではこれからPythonを学ぼうとする初学者からPythonを使いこなして画像処理から人工知能研究、さらにアプリケーション開発者まで、幅広く対応できる内容をまとめています。

第1章 開発環境を構築する(平原 大助・佐々木 邦暢)
第2章 Pythonプログラミングの基本を学ぶ(齋藤 静司)
第3章 Pythonを使って画像処理の基本を理解する(小林 達明)
第4章 医用画像の標準規格DICOMを理解する(上杉 正人)
第5章 Pythonを使った人工知能の前処理を学ぶ(佐保 辰典)
第6章 Pythonを使った人工知能の基本を理解する(佐保 辰典)
第7章 人工知能開発の応用(高屋 英知・平原大助)

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※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 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

「医療AIとディープラーニングシリーズ(オーム社)」の作品情報

レーベル
――
出版社
オーム社
ジャンル
実用 医学・薬学
ページ数
207ページ (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-)
配信開始日
2020年4月24日 (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-)
対応端末
  • PCブラウザ
    ビューア
  • Android
    (スマホ/タブレット)
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