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－

藤田広志

※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

• カテゴリ: ビジネス・実用
• ジャンル: 学術・語学 / 医学
• 出版社: オーム社
• ページ数: 298ページ
• 電子版発売日: 2020年07月10日
• コンテンツ形式: EPUB
• サイズ(目安): 339MB

[ブクログ · ★★★★☆]

基礎的なことから医用画像での事例（論文紹介）までの流れがスムーズに書かれていて分かりやすかった。全編カラーなのも見やすい。

[ブクログ · ★★★★☆]

やや深層学習自体の解説に偏り過ぎな気がする

もちろん本書は医学系向けなので深層学習自体の解説が必要なのだが類書もありますし
医用画像にもっと特化して厚みを出してもよいのではと思いました。
基礎知識の整理には良い本と思います。