学ぶ! 究める! 医療AI

出版社: インナービジョン
著者:
発行日: 2020-04-21
分野: 臨床医学:一般  >  臨床医学一般
ISBN: 9784902131857
書籍・雑誌
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3,190 円(税込)

商品紹介

第三次人工知能(AI)ブームが巻き起こる中,AIは今や医療には欠かせないイノベーションとなり,実装段階に入ったと言えます。とはいえ,AIについて,十分な理解や知識があると確信できる人は今でも限られるかもしれません。
そこで今回,AIをテーマにしたインナービジョン誌の特集やシリーズから選りすぐった記事で構成する,AI入門 MOOK本を刊行します。医療AIの基礎から研究最前線までをまとめてわかりやすくおさらいできるMOOKです。本MOOKが,医療AIの今をつかみ,未来を築く一歩となることを願います。

目次

  • ■プロローグ
    Medical AI×CAD

    ■Chapter1
    押さえておきたいディープラーニングのポイント

    I AIの基礎知識
     1. 今なぜAIなのか?
      ─医療分野のAIブームの背景と今後の展望  
     2. ディープラーニングの基礎知識
      ─押さえておくべき用語と手法

    II ディープラーニングによる研究に向けて
     1. ディープラーニングで必要となるハードウエア,ソフトウエア,
       プラットフォーム,プログラミング言語  
     2. ディープラーニング研究におけるデータの種類と収集のポイント
     3. Neural Network Consoleで学ぶ,始める
     4. AI研究開発のためのハンズオンセミナーの活用
     5. NVIDIAハンズオンセミナー(Deep Learning Institute:DLI)とDIGITSの概要

    III ディープラーニング研究における学習と評価の実際
     1. データセットの作成と学習方法のノウハウ,学習後の評価方法
     2. ディープラーニング研究の臨床評価と薬機法審査の実際

    IV ディープラーニング研究・開発の国内外の動向
     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
       ─Patient EngagementとImaging 3.0の視点から     
     5. 中国における医用画像分野のAI研究開発の躍進

    V ディープラーニング研究に関する法律・制度
     1. 医療分野のディープラーニング研究に必要となる法律・制度の基礎知識
     橋本 正弘(慶應義塾大学)

    ■Chapter2
    論文から見るディープラーニング研究最前線

    1. 放射線治療の患者プラン検証におけるディープラーニングの適応可能性
    2. 肝画像診断へのディープラーニングの応用
    3. 畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いた良性肺結節,原発性肺がん,
       転移性肺腫瘍の分類のためのコンピュータ支援診断(CADx)システム
    4. 深層学習(ディープラーニング)による三次元CT画像からの多臓器の自動抽出
    5. 冠動脈CT画像解析へのディープラーニングの応用
    6. GANによるディープラーニングを用いた肺結節の良悪性自動鑑別の性能向上
    7. ディープラーニングを用いたMRAにおける脳動脈瘤検出補助アルゴリズムの作成
    8. 4D FC-ResNetを用いたディープラーニングによるGd-EOB-DTPA造影MR画像における
      肝臓セグメンテーション
    9. 畳み込みニューラルネットワークによる事前の学習データセットを必要としない

      ダイナミックPET画像のノイズ低減手法【1】と
      低線量CT画像の大腰筋セグメンテーション【2】
    10. 三次元畳み込みニューラルネットワークによる大腸内視鏡病変検出支援
    11. ディープラーニングによるテクスチャ医用画像認識のための2段階転移学習
    12. ディープラーニングを用いた臨床CT画像からの筋骨格解剖の自動認識システム
    13. 顎顔面領域の画像診断へのディープラーニングの適用

    ■エピローグ
    インタビュー “ディープラーニングの父”福島邦彦氏に聞く
    AIをブームで終わらせないためにも,私たちはもっと“脳に学ぶ”必要がある

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