メディカル（医療）
「メディカル」に関するまとめが集まったページです。画像処理、画像解析、機械学習などの知識を医療に応用した内容について主に書かれています。
総合
ナレッジメディカル（医療）の記事 最近投稿された記事
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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日本の画像診断②〜CT, MRI台数, 撮影回数のOECD諸国との比較〜
今回は、日本のCT, MRI装置台数や撮影回数を世界各国と比較した結果をご紹介します。
木田智士 |
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日本の画像診断①〜我が国のCT, MRIの総撮影回数（2015）〜
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。
木田智士 |
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医用画像位置合わせの基礎シリーズ①〜⑧まとめ
今回は、「医用画像位置合わせの基礎シリーズ①〜⑧」の総まとめです。医用画像処理に興味を持ってもらえたり、ImageJに触れたり、研究を始めるきっかけになれば、幸いです。
木田智士 |
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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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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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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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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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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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医用画像位置合わせの基礎③ 〜MRI画像を使った相互情報量の計算〜
今回は、前回紹介した相互情報量の概念を画像に応用し、実際のMRI画像を用いて相互情報量を計算することにより、画像の類似度を評価することをご紹介します。
木田智士 |
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医用画像位置合わせの基礎② 〜相互情報量とは？〜
近年、放射線診断や放射線治療において、医用画像位置合わせは重要な技術になってきています。ここでは、医用画像位置合わせに興味のある学生、研究者向けに、医用画像位置合わせに必要な基礎知識をまとめて紹介しています。
木田智士 |
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医用画像位置合わせの基礎① 〜画像の類似度とは？〜
近年、放射線診断や放射線治療において、医用画像位置合わせは重要な技術になってきています。ここでは、医用画像解析に興味のある学生や研究者のために、医用画像位置合わせに必要な基礎知識についてまとめました。
木田智士 |
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MRIとCTの違いとは？
MRIとCTの違いについてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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病理画像解析システム「e-Pathologist」
病理画像解析システム「e-Pathologist」についてご紹介します。
エルピクセル編集部 |
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【医用画像の解析処理 ①】X線胸部画像
医用画像の解析処理についてご紹介します。参考にするのは、新潟大学の医用画像処理工学演習の授業ページ（
http://www.clg.niigata-u.ac.jp/~medimg/practice_medical_imaging/imgproc_scion/1sampling/index.htm）です。
エルピクセル編集部 |
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MRIやCTなどのDICOM画像を3Dモデルに変換する方法
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① 〜画像の類似度とは？〜
木田智士 |
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Deep learningで画像認識③〜ネオコグニトロンとは？〜
木田智士 |
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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～
木田智士 |
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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〜
木田智士 |
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Mochizuki |
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