インナービジョン 34/7 2019年7月号

出版社: インナービジョン
発行日: 2019-06-25
分野: 臨床医学:一般  >  雑誌
ISSN: 09138919
雑誌名:
特集: 人工知能が医療を変える!
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目次

  • 特集 シリーズ新潮流─The Next Step of Imaging Technology〈Vol.10〉
       人工知能が医療を変える!
       医療分野におけるAI研究開発最前線2019

    I 医療分野におけるAI研究開発の国内・海外の動向
     1.わが国におけるメディカルAI研究開発の現状と課題
     2.医療AIの研究開発を支えるデータ利活用環境の課題と展望
     3.医療ビッグデータ研究センターにおけるAI研究開発の取り組み
     4.米国における医療分野のAI研究開発の動向─Imaging 3.0の視点で俯瞰する
     5.中国における医用画像分野のAI研究開発の躍進
     
    II 領域別・画像診断におけるAI研究開発の最前線
     1.脳神経領域
      1)ディープラーニングによる頭部CT画像からの脳出血検出ソフトウエアの開発状況
      2)ディープラーニングを用いた未破裂脳動脈瘤検出CADソフトウエアの開発
     2.胸部領域
     3.循環器領域
      1)ディープラーニングによる冠血流予備比の自動解析
      2)胎児心臓超音波スクリーニングにおける画像診断支援技術
     4.腹部領域
      1)CNNの転移学習による肝腫瘤性病変および肝線維化診断の検討
      2)CTコロノグラフィにおけるGANを用いたクレンジング画像の取得
      3)大腸内視鏡(コロノスコピー)画像診断支援ソフトウエアの開発
     5.乳腺領域
     6.外科領域
     7.その他
      1)ディープラーニングを用いたCT再構成技術
      2)MR画像処理へのディープラーニングの応用
      3)核医学におけるディープラーニングを用いた画像診断,画像処理
      4)ディープラーニングを用いた放射線治療支援技術の開発

    III医療分野におけるAI研究開発の拡大に向けて
     1.大学における医療分野のAI研究体制の構築と展開
      1)山口大学AIシステム医学・医療研究教育センターの目的と研究概要
      2)慶應義塾大学メディカルAIセンターについて
     2.コンピュータビジョンと医用画像処理
     3.AI研究開発のためのハンズオンセミナーの活用
     4.NVIDIAハンズオンセミナー(Deep Learning Institute:DLI)とDIGITSの概要
     5.今から始めるディープラーニング─Neural Network Consoleで学ぶ,始める
     6.診療放射線技師の働き方改革とAI研究のススメ

    IV 企業における医療向けAI技術の開発動向
     シーメンスヘルスケア/NEC/エルピクセル/オリンパス/キヤノンメディカルシステムズ
     コニカミノルタ/GEヘルスケア・ジャパン/CVイメージングサイエンス
     NOBORI/パナソニック/日立製作所/フィリップス・ジャパン/富士フイルム/丸紅

    ほか

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