医療AIとディープラーニングシリーズ 2020-2021年版 はじめての医用画像ディープラーニング ー基礎・応用・事例ー

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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 はじめての医用画像ディープラーニング ー基礎・応用・事例ー

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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画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。
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