Description:... 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。このような方におすすめ〇診療放射線技師〇医師〇医療関係者主要目次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
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。
このような方におすすめ
〇診療放射線技師
〇医師
〇医療関係者
主要目次
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
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