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

「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

【著者紹介】
藤田広志 : １９７６年岐阜大学工学部電気工学科卒業。１９７８年同大学院工学研究科修士課程修了。１９８３年工学博士（名古屋大学）。１９７８年岐阜工業高等専門学校助手。１９８３年シカゴ大学カートロスマン放射線像研究所客員研究員。１９８６年岐阜工業高等専門学校助教授。１９９１年岐阜大学工学部助教授。１９９５年同工学部教授。２００２年同大学院医学系研究科教授。２０１７年同工学部教授。２０１８年同特任教授（研究担当、常勤）／名誉教授。２０１８年中国・鄭州大学客員教授。２０２０年藤田医科大学客員教授。医用画像情報学会名誉会長、電子情報通信学会フェロー

原武史 : １９９４年岐阜大学工学部卒業。１９９５年同大学院工学研究科博士後期課程中退。同工学部教務員。１９９７年同工学部助手。２０００年博士（工学）（岐阜大学）。２００１年同工学部助教授。２００２年同大学院医学系研究科助教授。２００７年同大学院医学系研究科准教授。２００８年シカゴ大学医学部放射線科客員准教授。２０１７年岐阜大学工学部准教授。２０１９年同工学部教授。２０２０年岐阜大学人工知能研究推進センター医学系分野長。２０２０年東海国立大学機構医療健康データ統合研究教育拠点構成員（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）