医療AIとディープラーニングシリーズ 2020-2021年版 標準 医用画像のためのディープラーニング−入門編−

前表紙
福岡大輔
株式会社 オーム社, 2020/04/11 - 208 ページ

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。

目次

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

 

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目次

2105 学習と画像生成2
77
211 データ拡張
81
Column Neural Network Consoleを使った事例紹介
84
胸部X線画像における左右表裏反転の認識
85
胸部X線画像におけるじん肺の型分類
87
Neural Network Consoleの便利な機能レポート機能
91
コマンドラインバッチファイルからclipyを起動し推論forwardする方法
92
Neural Network Consoleでエラーがでる
93

敵対的生成ネットワーク
10
16 学習に関する知識
11
164 データ拡張data augmentation
12
17 システムや実装に関する知識
13
173 Deep Learningツール
14
第2章 Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理
15
23 Neural Network Consoleの入手と設定
16
233 Neural Network Consoleのインストール
17
234 アプリケーションの起動とSetup画面
19
24 Neural Network Consoleの画面構成
21
243 プロジェクト画面
22
25 サンプルプロジェクトを実行する02_binary_cnnsdcproj
26
252 ネットワークの構成を確認するEDITタブ
27
253 データセットの確認DATASETタブ
30
254 学習Training
31
255 評価Evaluation
34
256 データセットの構造を理解する
36
257 テストTESTデータ未知データに対して推論する
37
26 医用画像データベースの利用
38
262 日本放射線技術学会標準ディジタル画像データベース胸部腫瘤陰影像の紹介
40
271 データセットの作成
41
272 ネットワークグラフの編集
43
273 プロジェクトで使用するデータセットを指定するDATASETタブ
44
274 CONFIGタブ
46
275 学習の実行
47
276 評価の実行
48
28 UNetを使った領域分割
49
281 データセットの作成
51
282 簡易版Unetのネットワークを作成する
53
283 プロジェクトで使用するデータセットを指定するDATASETタブ
55
284 CONFIGタブ
56
285 学習評価の実行1
57
286 学習評価の実行2
58
287 Unet
61
29 超解像処理
65
293 パッチ画像の作成
66
294 ネットワークグラフの作成
69
295 プロジェクトで使用するデータセットを指定するDATASETタブ
72
297 評価の実行
73
210 GANGenerative Adversarial Networkを使った画像生成
74
2103 ChestXray8画像データベース
76
データセットファイルの作成PowerShellの活用
94
Neural Network Consoleの便利な機能NNablaとの連携
95
Neural Network Consoleの便利な機能他のフレームワークとの連携
96
第3章 DIGITSを使った深層学習と医用画像処理
97
32 DIGITS環境
99
33 ソフトウェアの入手とインストール
101
332 Anacondaの環境設定とパッケージのインストール
107
34 サンプルデータで手書き文字認識
112
341 MNISTデータの確認
114
342 DIGITSの起動
115
343 学習用データセットの作成
116
344 モデルの作成と学習処理
119
345 Testデータによる評価
122
35 画像分類
123
352 学習用データセットの作成
126
353 モデルの作成と学習処理
129
354 テストデータによる分類と評価
133
36 領域分割
137
362 胸部X線画像と肺野ラベル画像の準備
138
363 学習用データセットの作成
140
364 FCNAlexNetを使ったモデルの作成と学習処理
142
365 テストデータによる領域分割と評価
146
37 交差検証法Crossvalidation
148
372 学習用データセットの作成
151
373 モデルの作成
152
374 テストデータを用いた分類テスト
153
第4章 MATLABを使った深層学習と医用画像処理
155
42 MATLABの入手
156
44 深層学習の例の実行
157
45 画像分類
165
452 画像分類コードの作成
166
46 領域分割
171
462 領域分割コードの作成
173
47 ディープネットワークデザイナー
176
472 ネットワークの修正
178
第5章医用画像データの取り扱い
183
52 ImageJを使った画像変換
185
参考文献
190
おわりに
194
索引
196
奥付
199

多く使われている語句

著者について (2020)

藤田広志(ふじた ひろし)

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

現在に至る

医用画像情報学会名誉会長,電子情報通信学会フェロー


主な著書

医用画像ハンドブック(共編)(オーム社)

実践 医用画像解析ハンドブック(共編)(オーム社)

他,著書多数

福岡大輔(ふくおか だいすけ)

1997 年 岐阜大学工学部電子情報工学科 卒業

1998 年 同大学院工学研究科修士課程 修了

1999 年 岐阜工業高等専門学校 助手

2001 年 岐阜大学工学研究科博士課程 修了(博士(工学))

2003 年 岐阜工業高等専門学校 講師

2005 年 岐阜大学教育学部 助教授

2007 年 同 准教授

現在に至る

書誌情報