Ｐｙｔｈｏｎによる医用画像処理入門「改訂２版」

生成ＡＩ、機械学習の最新技術を駆使して、医用画像処理を効率的に極める！
医用画像診断支援の分野では人工知能が組み込まれたＡＩ－ＰＡＣＳ（画像保管管理システム）の普及が期待されています。こうした状況の中でＰｙｔｈｏｎはその学びやすさと、また画像処理や人工知能のためのパッケージが多く提供されていることから、今後ますます、簡単な実験から臨床研究などへ幅広く使用されていくことが予想されます。
本書では、深層学習の基礎的な内容、Ｐｙｔｈｏｎの基礎はおさえたうえで、医用画像応用に特化して、最新のデータセットやライブラリを使用して画像解析、診断への適用などの基礎的な内容をわかりやすく解説するものです。改訂にあたって、医用画像の標準規格であるＤＩＣＯＭの最新版の取扱いを解説するとともに、生成ＡＩの適用・応用についてもふれています。

生成AI、機械学習の最新技術を駆使して、医用画像処理を効率的に極める！
医用画像診断支援の分野では人工知能が組み込まれたAI-PACS（画像保管管理システム）の普及が期待されています。こうした状況の中でPythonはその学びやすさと、また画像処理や人工知能のためのパッケージが多く提供されていることから、今後ますます、簡単な実験から臨床研究などへ幅広く使用されていくことが予想されます。
本書では、深層学習の基礎的な内容、Pythonの基礎はおさえたうえで、医用画像応用に特化して、最新のデータセットやライブラリを使用して画像解析、診断への適用などの基礎的な内容をわかりやすく解説するものです。改訂にあたって、医用画像の標準規格であるDICOMの最新版の取扱いを解説するとともに、生成AIの適用・応用についてもふれています。

目次

第1章　開発環境を構築する
第2章　Pythonプログラミングの基本を学ぶ
第3章　DICOM画像の表示と基本画像処理
第4章　画像管理とDICOM応用処理
第5章　Pythonを使った人工知能の前処理を学ぶ
第6章　Pythonを使った人工知能の基本を理解する
第7章　人工知能開発の実践
第8章　医用画像処理における生成AI活用

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