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。
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木田智士
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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総合
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LPixelが関わる3つの国プロ研究員採用説明会〜細胞・病理・農業画像解析の最先端〜
今月10月28日(金)に開催されるLPixelのイベント情報です！
エルピクセル編集部 |
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LSTMとは〜概要と応用について〜
音声信号処理や文章・対話の生成に用いられているLSTM(Long Short Term Memory)についてまとめました。
エルピクセル編集部 |
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pythonによるtensorflow〜deepdreamによる画像変換〜
今回は前回のtensorflowの記事に引き続き、deepdreamによる画像変換についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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多様体を理解するpart1〜座標系とは〜
多様体の工学的応用についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは？〜
Deep learningは、画像認識において大きな成功を収めています。そこで用いられる多層ネットワークは、畳み込みニューラルネットワーク（convolutional neural network：CNN）と呼ばれており、画像認識に適した独特の構造を持っています。
木田智士 |
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pythonによるtensorflow〜インストール、サンプルの実行〜
今回は、いま注目されている「tensorflow」についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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Neural Network with Julia 〜Kaggleの文字認識(DeepLearning)の前処理〜
今回もNeural NetworkをJuliaで実装する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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ライフサイエンス×ITベンチャー2社合同エンジニアMeetUp！〜最先端のゲノム解析と画像解析〜
いままで画像処理エンジニアMeetUpや医用画像処理、DeepLearningMeetUpなどのイベントを弊社では開催しました。来月9月23日に「ライフサイエンス×ITベンチャー2社合同エンジニアMeetUp！〜最先端のゲノム解析と画像解析〜」と題して、株式会社アメリエフさんと合同でイベントを開催します！
エルピクセル編集部 |
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Deep learningで画像認識②〜視覚野と畳み込みニューラルネットワーク 〜
前回に引き続き、Deep learningで画像解析についてご紹介します。今回は、畳み込みネットが画像認識に適している理由を解説しようと思います。
木田智士 |
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人工知能エンジニアMeetUp！#3〜医療ビッグデータの活用〜のまとめ
先日、「人工知能エンジニアMeetUp」と題して、医療ビッグデータの活用に関する講演がありましたのでその模様をご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは？〜
Deep learningとは、人間の脳の神経細胞のネットワーク（ニューラルネットワーク）を模倣した情報処理技術です。その活用方法についてご紹介します。
木田智士 |
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画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 〜Lp-tech２周年特集〜を終えて
2016年7月22日に画像処理・画像解析エンジニアMeet Up! #3 ~Lp-tech2周年特集~がありました。様子についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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Juliaで学ぶ画像処理〜cifar-datasetsでニューラルネットワークpart2〜
今回は前回のcifar-datasetsで作った識別器を使って、画像の分類をする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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シリーズ３．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～②二値化処理-1～
前回の記事シリーズ３からマクロ言語を用いた画像処理の実例を紹介しています。今回は第二回目として二値化処理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３．ImageJマクロ言語を用いた画像解析～②二値化処理-1～
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画像処理におけるフーリエ変換④〜pythonによるフィルタ設計〜
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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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