栢菅 宏規
日本が進めるAI画像診断支援①
AIによる医用画像診断支援を進めていくためには、大量の医用画像データが必要です。現在、日本の学会や研究所が中心となって、大規模な医用画像データベースの構築が進んでいます。今回は、その大規模データベース構築の現状について紹介します。
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木田智士
総合
ナレッジ新着の記事 最近投稿された記事
医用画像位置合わせの基礎⑧〜非線形変換を用いた画像位置合わせ〜
今回は、非線形な画像変換を用いた位置合わせをご紹介します。
木田智士 |
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30秒動画で学ぶ画像処理 #01〜フーリエ変換、フィルタ〜
30秒動画でわかる画像処理講座です。第一弾はフーリエ変換してハイパスフィルタの通し方についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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「パターン認識と機械学習」理解のための数学〜スパースモデリング（絶対値制約の最小二乗法）〜
今回は前回の最小二乗法の実装の続きで、スパースモデリングの実装方法についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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「パターン認識と機械学習」理解のための数学〜スパースモデリングとは〜
今回は機械学習の理論でよく耳にする、スパースモデリングについてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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シリーズ2．ImageJの基礎～自動処理用開発言語 (マクロ) ～
前回の記事シリーズ１ではデジタル画像について知っておくべき基礎知識を勉強しました (ImageJの基礎〜画像とは〜) 。今回はImageJの自動処理用開発言語を用いて自動的に画像処理を施す手法についてご説明します。
エルピクセル編集部 |
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医用画像位置合わせの基礎⑦ 〜Fiji pluginを用いたアフィン変換による画像位置合わせ〜
今回は、ImageJの拡張版Fijiのpluginを用いて、アフィン変換による画像位置合わせを実装してみます。
木田智士 |
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画像処理・画像解析エンジニアMeetUp#2医用画像処理・解析について
来る6月30日、画像処理・画像解析エンジニアMeetUp第二弾ということで、医用画像処理、画像解析についての講義が行われ、講師は長年医用画像に携わってきた木田が担当します。
エルピクセル編集部 |
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「パターン認識と機械学習」理解のための数学〜pythonで最小二乗法を解く(改良版)part1〜
今回は昨今話題になっている機械学習を理解する上で必要となる数学についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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医用画像位置合わせの基礎⑥ 〜アフィン変換とは？〜
今回は、画像位置合わせに用いられるアフィン変換をご紹介します。
木田智士 |
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研究者のためのImageJ勉強会#1〜入門編〜について
来る5月20日、研究者のためのImageJ勉強会と題して、エルピクセルのエンジニアで日本学術振興会特別研究員である湖城恵氏によるImageJの勉強会が開催されます。
エルピクセル編集部 |
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Pythonで学ぶOpenCV③〜機械学習のk近傍法を使ってデータのクラス分けをしてみた〜
今回はOpenCVを使って機械学習の一つであるk近傍法を実装し、irisデータの分類を行ってみたいと思います。
エルピクセル編集部 |
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シリーズ１．ImageJの基礎～画像とは～
ImageJの基礎として、いくつかに分けて掲載します。まずは、「画像とは」についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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医用画像位置合わせの基礎⑤～Fiji pluginを用いた画像位置合わせ～
前回紹介した、LPixel社のImageJ registration pluginに引き続き、今回は、FijiというImageJの拡張版ソフトを使った画像位置合わせをご紹介します。
木田智士 |
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画像の再構成理論〜概要、まとめ〜
今回は、以前4回にわたって記事として投稿した画像の再構成理論の概要について述べ、それのまとめをしたいと思います。
エルピクセル編集部 |
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医用画像位置合わせの基礎④ 〜LPixel ImageJ pluginを用いた画像位置合わせ〜
今回は、ImageJという画像解析ソフトを使った画像位置合わせについてご紹介します。
木田智士 |
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シリーズ３．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～①輝度の統計量 ～
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画像解析入門⑦ Image Jによる画像処理
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ImageJインストール（Mac）#ImageJの初心者から中級者まで#
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