木田智士

木田智士

東京大学工学部物理工学科卒。東京大学大学院医学系研究科 生体物理医学専攻にて博士( 医学)取得。 東京大学医学部附属病院 放射線科, William Beaumont Hospital, University of California, DavisにてCT画像再構成・線量最適化の研究に従事。現在は、LPixel社にてAIによる医用画像自動診断システムの開発に従事。『Radiological Physics and Technology 優秀論文土井賞』受賞(2013年)。資格は、医学物理士、第1種放射線取扱主任者等。日本医学物理学会会員。

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Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜

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Deep learningで画像認識⑨〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.5〜

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転移学習と呼ばれる学習済みのモデルを利用する手法を用いて白血球の顕微鏡画像を分類してみます。
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Deep learningで画像認識⑦〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.3〜

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Deep learningで画像認識⑥〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.2〜

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Deep learningで画像認識⑤〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.1〜

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Deep learningで画像認識④〜畳み込みニューラルネットワークの構成〜

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Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは?〜

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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。
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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。
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日本の画像診断②〜CT, MRI台数, 撮影回数のOECD諸国との比較〜

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今回は、我が国のCT, MRIの総撮影回数(2015年)についてまとめましたのでご紹介します。
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