医療AIとディープラーニングシリーズ<br> 標準 医用画像のためのディープラーニング 実践編

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医療AIとディープラーニングシリーズ
標準 医用画像のためのディープラーニング 実践編

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  • サイズ B5判/ページ数 199p/高さ 26cm
  • 商品コード 9784274223631
  • NDC分類 492.8
  • Cコード C3047

目次

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

著者等紹介

藤田広志[フジタヒロシ]
1976年岐阜大学工学部電気工学科卒業。1978年同大学院工学研究科修士課程修了。1983年工学博士(名古屋大学)。1978年岐阜工業高等専門学校助手。1983年シカゴ大学カートロスマン放射線像研究所客員研究員。1986年岐阜工業高等専門学校助教授。1991年岐阜大学工学部助教授。1995年同工学部教授。2002年同大学院医学系研究科教授。2017年同工学部教授。2018年同特任教授(研究担当、常勤)/名誉教授。2018年中国・鄭州大学客員教授。医用画像情報学会名誉会長、電子情報通信学会フェロー

原武史[ハラタケシ]
1994年岐阜大学工学部卒業。1995年同大学院工学研究科博士後期課程中退。1995年同工学部教務員。1997年同工学部助手。2001年同工学部助教授。2002年同大学院医学系研究科助教授。2007年同大学院医学系研究科准教授。2008年シカゴ大学医学部放射線科客員准教授。2017年岐阜大学工学部准教授。2019年同工学部教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。

出版社内容情報

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た。