医療AIとディープラーニング 医用画像のためのディープラーニング-実践編-

岐阜大学藤田広志(監修), 岐阜大学原武史(編集) / オーム社

作品情報

※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
 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

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商品情報

シリーズ
医療AIとディープラーニング 医用画像のためのディープラーニング-実践編-
著者
岐阜大学藤田広志, 岐阜大学原武史
ジャンル
医学・福祉 - 医学
出版社
オーム社
書籍発売日
2019.07.25
Reader Store発売日
2019.08.09
ファイルサイズ
162.7MB
ページ数
200ページ

以下の製品には非対応です

  • PlayStation®Vita

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