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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 −基礎・応用・事例−

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−

このような方におすすめ

〇診療放射線技師
〇医師
〇医療関係者
  • 著者岐阜大学　藤田　広志　監修／岐阜大学　藤田　広志　編
  • 定価3,520 円（本体3,200 円＋税）
  • B5　298頁　2020/05発行
  • ISBN978-4-274-22544-4
  • 定価￥
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※取寄が可能な場合もございますのでお問合せください。

  • 概要
  • 主要目次
  • 詳細目次
　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！
https://www.ohmsha.co.jp/book/9784274225444/

正誤表やDLデータ等がある場合はこちらに掲載しています

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
Chapter15 大腸CT内視鏡
Chapter16 乳腺画像
Chapter17 歯科X線画像
Chapter18 核医学画像
Chapter19 放射線治療画像
Chapter20 外科治療応用
Chapter21 運動器領域の画像解析
Chapter22 医用画像とRadiomics
Chapter23 CT画像再構成への応用
Chapter24 MRI再構成への応用
Chapter25 MR画像処理への応用

【Special Column】
AI時代における放射線科医
AI時代における診療放射線技師

【Column】
大規模学習ニューラルネット（MTANN）
ディープラーニング研究の3つのツールのトピックス
ACR AI-LABで医用画像AIを体験
コンピュータビジョンの動向
深層学習による脳動脈瘤診断支援 AI
画像診断ナショナルデータベース（Japan Medical Imaging Database：J-MID）
AIと倫理，薬事ガイドライン
IT／AIの医療への実装AIホスピタルのモデルを目指して
中国・韓国におけるAI事情