医療AIとディープラーニングシリーズ 2021‐2022年版 標準 医用画像のためのディープラーニング－実践編－
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※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
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