標準医用画像のためのディープラーニング
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標準医用画像のためのディープラーニング
（医療AIとディープラーニングシリーズ / 藤田広志監修）
オーム社, 2020.11
- 2021-2022年版 実践編
- Title Transcription
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ヒョウジュン イヨウ ガゾウ ノ タメ ノ ディープ ラーニング
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Library, Tokyo University of Marine Science and Technology科生物資源
2021-2022年版 実践編492.8/H31202300175
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Note
参考文献あり
医用画像に人工知能を本格的に導入するための解説書。ディープラーニングの実験方法である画像収集・モデル構築・学習・評価を実際の医用画像とコードを使って習得できるよう構成。TensorFlow 1.X/2.0対応。
Description and Table of Contents
Description
「標準医用画像のためのディープラーニング—実践編—」の最新版。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ １．Ｘ／２．０に対応！ＡＩ実践書の決定版！！
Table of Contents
- １ 環境構築
- ２ データの準備／前処理
- ３ Ｓｈａｌｌｏｗ ｎｅｔｗｏｒｋの利用
- ４ 畳み込みニューラルネットワークの利用
- ５ 画像の領域分割（Ｕ‐Ｎｅｔ）
- ６ 動画像のシーン分割と分類
- ７ 画像のノイズ除去
- ８ 画像の超解像
- ９ 画像の特徴抽出
- １０ 画像の変換や生成
- １１ 評価方法
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