※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。 超音波に関するAI技術をまとめた初めての書 　本書は、基礎編と応用編の2編構成となっており、基礎編では超音波画像へのAIの取り込みに関して、基礎的な部分から最新の事例までを網羅し、超音波画像AIのいまを俯瞰できるように記述してあります。 　また、応用編では、AMED事業の内容紹介を中心に、国内外での実施例の紹介も含めてまとめました。 　超音波画像へのAIの導入は、これから本格的になりますが、現時点での最新の情報をまとめ、今後の発展がわかる書籍です。 【基礎編】 Chapter 1　ディープラーニングを用いた画像解析 Chapter 2　超音波画像の特徴と診断応用 Chapter 3　超音波画像診断におけるAI診断支援の意義 Chapter 4　超音波画像データベース構築 Chapter 5　超音波画像のAI診断支援 Chapter 6　その他の超音波画像に関するAI技術 【応用編】 Chapter 7　超音波画像データベース構築の実際 Chapter 8　超音波画像のAI診断支援システムの実際 Chapter 9　今後の課題と展望

※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。 内視鏡画像に関するAI技術をまとめた初めての書 　本書は、「基礎編」、「事例編」、「実践編」の3編構成となっています。 　「基礎編」では内視鏡画像へのAIの取り込みに関して、基礎的な部分から内視鏡特有の検討事項までを網羅し、内視鏡画像AIのいまを俯瞰できるようにまとめてあります。また、「事例編」では、臨床現場で成果が上がりつつある、もしくは進行中の事例を数多く網羅し、わかりやすく記述しています。「実践編」では、これからAIに取り組む方々を対象に、内視鏡画像AIの始め方を紹介しています。 　　内視鏡画像へのAIの導入は、すでに着実な結果を出しつつあり、現時点での最新の情報をまとめました。 【基礎編】 Chapter 1　概論 Chapter 2　内視鏡AI総論 Chapter 3　内視鏡AIを実現する上での注意点 Chapter 4　医療における機械学習用のデータセットの注意点 【事例編】 上部AI Chapter 5　食道がんのDetectionAI Chapter 6　胃癌のDetectionAI Chapter 7　胃癌境界診断 Chapter 8　胃癌境界診断（GLCM+SVM)　 Chapter 9　胃癌撮影もれ診断 Chapter 10　カプセル内視鏡AI 下部AI Chapter 11　超拡大内視鏡AI（SVM） Chapter 12　下部拡大内視鏡（NBI）AI① Chapter 13　下部拡大内視鏡（NBI) AI② Chapter 14　ポリープ検出① Chapter 15　ポリープ検出② Chapter 16　ポリープ検出③ Chapter 17　ポリープ検出④（超拡大AI） Chapter 18　炎症性腸疾患評価 Chapter 19　学会・国主導のデータベースと今後の展望 外科内視鏡 Chapter 20　AIのための腹腔鏡画像データベース構築とその手術解析への応用 Chapter 21　AIによる腹腔鏡画像解析 【実践編】 Chapter 22　AIによる内視鏡画像分類

※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

※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

※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

これから本当に必要な力は何なのか、どうすれば幸せな人生を送れるのか 数多くのがん患者を救ってきた名医が語る、人生の過ごし方、未来の作り方 誰でも未来に左右される生き方ではなく、未来を左右する生き方ができる、と著者は語ります。 本著では、陥凹型・平坦型大腸がんの発見やAI診断など、画期的な医療開発に取り組んできた 著者の「哲学」「発想法」をさまざまな角度から紹介しています。 【もくじ】 序章　あなたはなぜ、そこにいるのか？ ●医師がさじを投げたら投げ返せ。人に何を言われようと決してあきらめない ●皆、役割を持って生まれてきた。その役割をしっかり果たすために人生という道がある　ほか 第一章　はみ出し者は、リスクを追いかけながら前に進む ●逆境の中に咲く花はどの花より貴く美しい ●一番を競うより誰もやっていないことをやる喜びのほうが大きい　ほか 第二章　錆びつく人生より、擦り切れる人生のほうがいい ●決断するとは他の選択肢を捨てること ●目的地を持たない限りどんな風も、順風にはならない　ほか 第三章　人は不完全だからこそ、助け合うことができる ●憎しみに憎しみで応えるのではなく愛と赦しで立ち向かう ●孤独も孤立も人生からの有り難いプレゼント　ほか 第四章　今日は、残りの人生の最初の日 ●最後に息を引き取るときまで夕暮れは夜にはならない ●不安のほとんどは解決しないが小さくすることはできる　ほか

大腸がんで亡くなる人が増え続けている今、必読！ 診断・治療法の変遷を知り、内視鏡検査の大切さを改めて肝に銘じていただき、 「大腸がんで死なない、健康長寿の人生」を送るための一冊。 【目次抜粋】 ●序章　大腸がんは怖いが、恐れることはない ―無我夢中になることで、陥凹型がんを発見できた ―医療や医療機器に国境はない ●第1章　大腸内視鏡検査・治療が命を救う ―ビジョンを持てば、人も医療も進歩していく ―大腸は命を支える、ちょっと不思議な臓器 ●第2章　がん細胞に肉薄する超拡大内視鏡が登場 ―70年前から急増。日本人に多い大腸がんの現状 ―オリンパスとの共同作業で、内視鏡を進化させた ●第3章　大腸がんでは死なせない！ ―大腸の進行がんと陥凹型がんの発生部位は、ほぼ一致する ―大腸内視鏡検査は、もう痛くて辛い「苦行」ではなくなった ●第4章　大腸内視鏡検査・治療は新しい領域に入った ―AI（人工知能）が、社会も医療も変えていく ―AI診断の進化に弾みがつき、国内外の認知と評価が高まってきた

※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。 本書では、内視鏡検査・治療のポイント、看護のポイントなど、必要な事項すべてを解説しました。看護師という患者さんにより近い目線・視点から、アドバイスやポイントという表現を多用することで、初心者のスタッフでも重要ポイントを効率よく習得できるように工夫しました。

※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。 医用画像診断支援の分野では人工知能が組み込まれたAI-PACS（画像保管管理システム）の普及が期待されています。こうした状況の中でPythonはその学びやすさと、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ることから、今後ますます、簡単な実験から臨床研究などへ幅広く使用されていくことが予想されます。 　本書では、深層学習の基礎的な内容、Pythonの基礎はおさえたうえで、医用画像応用に特化して、最新のデータセットやライブラリを使用して画像解析、診断への適用などの基礎的な内容をわかりやすく解説するものです。改訂にあたって、医用画像の標準規格であるDICOMの最新版の取扱いを解説するとともに、生成AIの適用・応用についてもふれています。 第1章　開発環境を構築する 第2章　Pythonプログラミングの基本を学ぶ 第3章　DICOM画像の表示と基本画像処理 第4章　画像管理とDICOM応用処理 第5章　Pythonを使った人工知能の前処理を学ぶ 第6章　Pythonを使った人工知能の基本を理解する 第7章　人工知能開発の実践 第8章　医用画像処理における生成AI活用