標準医用画像のためのディープラーニング
著者
書誌事項
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
- タイトル読み
-
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
電子リソースにアクセスする 全1件
大学図書館所蔵 件 / 全16件
-
該当する所蔵館はありません
- すべての絞り込み条件を解除する
この図書・雑誌をさがす
注記
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。
内容説明・目次
内容説明
「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！！
目次
- 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
「BOOKデータベース」 より
