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【スマホで読める実験医学】計算機的な放射線医学と深層学習
550円
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計算機的な放射線医学と深層学習
Computational radiology and deep learning
Kazuma Kobayashi：Division of Molecular Modification and Cancer Biology, National Cancer Center Research Institute /Cancer Translational Research Team, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project, Tokyo/Department of NCC Cancer Science, Graduate School of Medical and Dental Sciences, Tokyo Medical and Dental University（国立がん研究センター研究所がん分子修飾制御学分野/理化学研究所革新知能統合研究センターがん探索医療研究チーム/東京医科歯科大学生命理工医療科学専攻NCC腫瘍医科学）
10.18958/6445-00001-0001197-00
近年の計算機の処理能力の飛躍的な向上とアルゴリズムの革新により，リアルな臨床データを直接データマイニングの遡上に乗せることができるようになった．本稿では，CTやMRIなどの放射線画像を「計算」するための要素的な技法と，人工知能技術の代名詞としての深層学習の応用について概観する．さらに，メディカルAIの開発を加速するためには良質なラベル付きデータが必要であるという見地に立ち，国立がん研究センターにおいて運用している臨床データ構造化のためのプラットフォームについて紹介する．
放射線画像，機械学習，ラジオミクス，深層学習，アノテーション
スマホで読める実験医学とは
