日本が進めるAI画像診断支援②

大量に集められた医用画像データベースを用いて、いかに効率的に解析可能な教師データを作成していくか、またAIをどのように臨床業務のワークフローに組み入れていくか、がAI画像診断支援の実装に向けた今後の大きな課題です。今回は、AI画像診断支援の実装に向けた具体的な取り組みについて紹介します。

画像で脈拍計測 Part1

PCのWebカメラを用いた脈拍計測の準備として,顔画像のRGBの取得までを行いました

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日本企業の画像診断支援AI開発 2018 ① ~富士フイルム~

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4/13~4/15にパシフィコ横浜で開かれたITEMに行ってきました。画像診断支援AI技術開発の各企業の動向についてレポートします。今回は、富士フイルムです。
木田智士 | 1,519 view
画像のFilter をPython で視覚的に理解する (Gaussian, Edge 抽出).

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Python を用いて,画像のFilter を視覚的に理解してみます.コードを載せていますので,実装可能です.
三好 裕之 | 9,126 view
Python × TensorFlow ② ~TensorFlow を扱う上で必要な知識「定数・変数」~

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TensorFlow を扱う上で必要な以下3つの知識のうち「定数と変数」について解説していきたいと思います.
井上 大輝 | 2,852 view
ディープラーニング×ロボット事例紹介

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ディープラーニングがハードウェアと融合する事例を調べました。
Takumi Ihara | 1,396 view
Deep Learning の今後の予想まとめ 2(2018年版)

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前回に引き続き,Deep Learning の今後の予想をまとめます.画像はSelf-learning computer eclipses human ability at complex game Go (https://www.thenational.ae/uae/self-learning-computer-eclipses-human-ability-at-complex-game-go-1.670818) です.
三好 裕之 | 391 view
kaggle-mercariチャレンジに挑戦した。

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kaggleの初めてのkernelコンペでした。kernelコンペの洗礼を受けました。
Takumi Ihara | 1,776 view
Deep Learning の今後の予想まとめ (2018年版)

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Deep Learning が今後どうなっていくのか,2018年注目されている技術は何なのか,気になったので調べてみました.
三好 裕之 | 2,077 view
python+tensorflowでatariのponをDQN(深層強化学習)してみた。

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今回兼ねてからやってみたかったDQN(深層強化学習)を触ってみました。 とは言っても、githubにあったコードを実行するだけですが、実際に学習していく様は楽しかったです。
Takumi Ihara | 5,182 view
スパースモデリング ~少量データから画像を復元~

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matlab のコードをもとに,スパースモデリングとは何かについて説明します.今回はスパースモデリングの説明です.
三好 裕之 | 7,630 view
Python + tensorflow でGANを試してみた.

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今回兼ねてからやってみたかったGANを触ってみました。実際に画像が生成されていく様は楽しかったです。
Takumi Ihara | 17,165 view
2017年 IMACEL Academy 人気の記事まとめ

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2017年ももうすぐ終わりです.そこで,今回は一年を通して人気だった記事をまとめたいと思います. [画像はhttps://tryolabs.com/blog/2016/12/06/major-advancements-deep-learning-2016/から引用]
三好 裕之 | 308 view
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