標準 医用画像のためのディープラーニング: 入門編
福岡 大輔, 岐阜大学;
川下 郁生, 広島国際大学;
高橋 規之, 福島県立医科大学;
中山 良平, 立命館大学
オーム社, 2020
ISBN: 9784274225451;
言語: 日本語
本書は、医用画像に人工知能を導入するための解説書です。深層学習の基礎に始まり、Neural Network Console、DIGITS、MATLABを使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説しています。
第4章ではMATLABを使った深層学習と医用画像処理の手法として、Deep Learning Toolboxを用いた画像の分類、胸部X線画像からの肺野領域の分割を題材にした医用画像の領域分割（セマンティックセグメンテーション）、ディープネットワークデザイナーを用いたネットワークの構築や修正について、ステップバイステップで解説しています。
人工知能には興味があるが、どこから始めたらよいわからず困っている方には、ぜひお勧めします。
