※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 　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　評価方法画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

※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）画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

※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画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

医療AIとディープラーニングシリーズ 藤田広志 原　武史 オーム社ニセンニジュウイチニセンニジュウニネンバンヒョウジュンイヨウガゾウノタメノディープラーニングジッセンヘン フジタ ヒロシ ハラ タケシ 発行年月：2020年11月30日 予約締切日：2020年10月19日 ページ数：230p サイズ：単行本 ISBN：9784274226397 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。2020年藤田医科大学客員教授。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。同工学部教務員。1997年同工学部助手。2000年博士（工学）（岐阜大学）。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。2020年岐阜大学人工知能研究推進センター医学系分野長。2020年東海国立大学機構医療健康データ統合研究教育拠点構成員（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） 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ー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 「標準医用画像のためのディープラーニングー実践編ー」の最新版。TensorFlow　1．X／2．0に対応！AI実践書の決定版！！ 本 医学・薬学・看護学・歯科学 基礎医学 医用工学

新・医用放射線科学講座 藤田広志 寺本篤司 医歯薬出版イヨウ ガゾウ ジョウホウ コウガク フジタ,ヒロシ テラモト,アツシ 発行年月：2018年02月 予約締切日：2018年02月23日 ページ数：232p サイズ：単行本 ISBN：9784263206485 第1編　画像形成論（医用画像の特徴と医用画像形成／画像のデジタル化　ほか）／第2編　画像評価論（画質に影響する因子／入出力特性の評価　ほか）／第3編　画像処理論（画像処理の基礎／情報理論と画像圧縮　ほか）／第4編　医療情報論（医療用モニタ／医療情報の電子化と標準化　ほか）／第5編　演習問題 本 美容・暮らし・健康・料理 健康 家庭の医学

著者藤田広志(編集) 寺本篤司(著) 篠原範充(著)出版社中外医学社発行年月2022年03月ISBN9784498160248ページ数121Pキーワードにゆうがんしんりようにいかすやさしいえーあいにゆう ニユウガンシンリヨウニイカスヤサシイエーアイニユウ ふじた ひろし てらもと あつ フジタ ヒロシ テラモト アツ9784498160248内容紹介「そもそもAIって何？」「乳がん診療にどう使えるの？」「これからどうなっていくの？」AI初学者が必ずぶつかる三大疑問が解消！1テーマ1見開き。ポイントが一目瞭然だからわかる使える、AIファーストステップに最適な1冊です。※本データはこの商品が発売された時点の情報です。

藤田広志 寺本篤司 中外医学社ニュウガン シンリョウ ニ イカス ヤサシイ エイアイ ニュウモン フジタ,ヒロシ テラモト,アツシ 発行年月：2022年03月 予約締切日：2022年03月01日 ページ数：126p サイズ：単行本 ISBN：9784498160248 藤田広志（フジタヒロシ） 岐阜大学工学部特任教授／名誉教授 寺本篤司（テラモトアツシ） 藤田医科大学医療科学部放射線学科教授 篠原範充（シノハラノリミツ） 岐阜医療科学大学保健科学部放射線技術学科教授 久保田一徳（クボタカズノリ） 獨協医科大学埼玉医療センター放射線科教授（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） 1　AI基礎（関連技術と人工知能（AI）の位置づけ／コンピュータ技術の発展／AIとは　ほか）／2　AI医療応用（ディープラーニングと医療データ／ディープラーニングと言語処理／コンピュータ診断支援　ほか）／3　AI乳房画像応用（乳がんと画像診断／マンモグラフィ／乳房超音波　ほか） 「そもそもAIって何？」「乳がん診療にどう使えるの？」「これからどうなっていくの？」AI初学者が必ずぶつかる三大疑問が解消！1テーマ1見開き。ポイントが一目瞭然だからわかる使える、AIファーストステップに最適な1冊です。 本 医学・薬学・看護学・歯科学 その他

基本情報ジャンル建築・理工フォーマット本出版社オーム社発売日2020年11月ISBN9784274226397発売国日本サイズ・ページ201p　26cm（B5）関連キーワード 9784274226397 【FS_708-2】出荷目安の詳細はこちら>>楽天市場内検索 『在庫あり』表記について

※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画面が切り替わりますので、しばらくお待ち下さい。 ※ご購入は、楽天kobo商品ページからお願いします。※切り替わらない場合は、こちら をクリックして下さい。 ※このページからは注文できません。

【メール便のご利用条件】・商品同梱は2点まで・商品重量合計800g未満ご注文前に必ずご確認ください事例編とコラムを大幅に追加!基礎編、応用編も最新の内容に更新!!基礎編(人工知能(AI)総論ニューラルネットワークディープラーニング ほか)応用編(検出する分類する推定する ほか)事例編(眼底画像病理画像大腸内視鏡画像 ほか)商品番号：NEOBK-2493725Fujita Hiroshi / Hen / Hajimete No Iyo Gazo De Ipuraningu Kiso Oyo Jirei 2020-2021 Nemban (Iryo AI to De Ipuraningushirizu)メディア：本/雑誌重量：340g発売日：2020/05JAN：9784274225444[書籍のメール便同梱は2冊まで]/はじめての医用画像ディープラーニング 基礎・応用・事例 2020-2021年版[本/雑誌] (医療AIとディープラーニングシリーズ) / 藤田広志/編2020/05発売