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学ぶ!究める!医療AI ディープラーニングの基礎から研究最前線まで 3,190円(税込)

■プロローグ
Medical AI×CAD
藤田 広志(岐阜大学特任教授/名誉教授)

■Chapter1
押さえておきたいディープラーニングのポイント

AIの基礎知識
 1. 今なぜAIなのか?
  ─医療分野のAIブームの背景と今後の展望
 坂本 真樹(電気通信大学)
 2. ディープラーニングの基礎知識
  ─押さえておくべき用語と手法
 小貫 真希/瀬々  潤(株式会社 ヒューマノーム研究所)

ディープラーニングによる研究に向けて
 1. ディープラーニングで必要となるハードウエア,ソフトウエア,プラットフォーム,プログラミング言語
 平原 大助(学校法人 原田学園)
 2. ディープラーニング研究におけるデータの種類と収集のポイント
 畑中 裕司(滋賀県立大学)
 3. Neural Network Consoleで学ぶ,始める
 福岡 大輔(岐阜大学)
 4. AI研究開発のためのハンズオンセミナーの活用
 原  武史(岐阜大学)
 5. NVIDIAハンズオンセミナー(Deep Learning Institute:DLI)とDIGITSの概要
 鈴木 博文(エヌビディア 合同会社)

ディープラーニング研究における学習と評価の実際
 1. データセットの作成と学習方法のノウハウ,学習後の評価方法
 寺本 篤司(藤田医科大学)
 2. ディープラーニング研究の臨床評価と薬機法審査の実際
 三澤 将史(昭和大学横浜市北部病院)

ディープラーニング研究・開発の国内外の動向
 1. わが国におけるメディカルAI研究開発の現状と課題
 浜本 隆二(国立がん研究センター研究所)
 2. 医療AIの研究開発を支えるデータ利活用環境の課題と展望
 黒田 知宏(京都大学)
 3. 医療ビッグデータ研究センターにおけるAI 研究開発の取り組み
 佐藤 真一ほか(国立情報学研究所)
 4. 米国における医療分野のAI研究開発の動向
   ─Patient EngagementとImaging 3.0の視点から 
      長田 雅和(愛知診断治療技術振興財団)
 5. 中国における医用画像分野のAI研究開発の躍進
 山本 修司(株式会社 リジット)

ディープラーニング研究に関する法律・制度
 1. 医療分野のディープラーニング研究に必要となる法律・制度の基礎知識
 橋本 正弘(慶應義塾大学)

■Chapter2
論文から見るディープラーニング研究最前線

1. 放射線治療の患者プラン検証におけるディープラーニングの適応可能性
戸森 聖治/角谷 倫之(東北大学)

2. 肝画像診断へのディープラーニングの応用
八坂耕一郎ほか(東京大学)

3. 畳み込みニューラルネットワーク(DCNN)を用いた良性肺結節,原発性肺がん,
  転移性肺腫瘍の分類のためのコンピュータ支援診断(CADx)システム
西尾 瑞穂(京都大学)

4. 深層学習(ディープラーニング)による三次元CT画像からの多臓器の自動抽出
周  向栄(岐阜大学)

5. 冠動脈CT画像解析へのディープラーニングの応用
長谷川 晃ほか(新潟医療福祉大学)

6. GANによるディープラーニングを用いた肺結節の良悪性自動鑑別の性能向上
大西 佑弥/寺本 篤司(藤田医科大学)

7. ディープラーニングを用いたMRAにおける脳動脈瘤検出補助アルゴリズムの作成
植田 大樹(大阪市立大学)

8. 4D FC-ResNetを用いたディープラーニングによるGd-EOB-DTPA造影MR画像における肝臓セグメンテーション
竹永 智美(茨城県立医療大学)

9. 畳み込みニューラルネットワークによる事前の学習データセットを必要としない
ダイナミックPET画像のノイズ低減手法【1】と低線量CT画像の大腰筋セグメンテーション【2】
橋本二三生(浜松ホトニクス 株式会社)

10. 三次元畳み込みニューラルネットワークによる大腸内視鏡病変検出支援
三澤 将史ほか(昭和大学横浜市北部病院)

11. ディープラーニングによるテクスチャ医用画像認識のための2段階転移学習
鈴木 藍雅(産業技術総合研究所)

12. ディープラーニングを用いた臨床CT画像からの筋骨格解剖の自動認識システム
日朝 祐太(奈良先端科学技術大学院大学)

13. 顎顔面領域の画像診断へのディープラーニングの適用
有地 淑子(愛知学院大学)

■エピローグ
インタビュー “ディープラーニングの父”福島邦彦氏に聞く
AIをブームで終わらせないためにも,私たちはもっと“脳に学ぶ”必要がある

(転載1)‌Chapter 1 「 AIの基礎知識」の1,2,「 ディープラーニングによる研究に向けて」の1,2,「 ディープラーニング研究における学習と評価の実際」の1,2,「 ディープラーニング研究に関する法律・制度」の1は,月刊インナービジョン2019年12月号より転載
(転載2)‌Chapter 1 「 ディープラーニングによる研究に向けて」の3〜5,「 ディープラーニング研究・開発の国内外の動向」の1〜5は,月刊インナービジョン2019年7月号より転載
(転載3)‌Chapter 2の1〜13は,月刊インナービジョン2019年1月号〜2020年2月号のシリーズ「AIの波をとらえる:論文から見るディープラーニング研究最前線」より転載
(転載4)「エピローグ」は,月刊インナービジョン2018年7月号より転載



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