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 －基礎・応用・事例－

※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
　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

9784274225444