木田智士

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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④〜畳み込みニューラルネットワークの構成〜

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畳み込みニューラルネットワークは、画像データに特化した特徴量の抽出と分類が可能です。今回は、畳み込みニューラルネットワークの構成についての内容です。
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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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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 〜

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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。
木田智士 | 701 view
Deep learningで画像認識①〜Deep Learningとは?〜

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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。
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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、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。
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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)〜

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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。
木田智士 | 237 view
医用画像位置合わせの基礎シリーズ①〜⑧まとめ

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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。
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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〜

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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。
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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〜

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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。
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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?〜

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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。
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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~

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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。
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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〜

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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 | 675 view
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〜

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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。
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医用画像位置合わせの基礎② 〜相互情報量とは?〜

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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。
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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。
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