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Blog

EIRL Editor
Sep 10 2020

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。今回は、画像位置合わ...

AI技術
EIRL Editor
Sep 8 2020

ディープラーニングを活用した医療機器が承認されるまでの道のり (前編)

本記事は、2020年5月に開催された「第79回 日本医学放射線学会総会」の共催セミナーにて、慶應義塾大学/医学部放射線診断科 特任助教 橋本 正弘 医師と、エルピクセル代表取締役 島原佑基とエンジニア ショパン・アントワ...

医療AI
EIRL Editor
Aug 27 2020

CTの原理②〜投影切断面定理とCT再構成の実装〜

前回の記事では,CTの投影がRadon変換によって与えられることを示し,それをmatlab のコードにより実装しました。具体的には,投影領域に対して,ある角度で投影した際,以下のように与えられることを説明します。 ここで...

AI技術
EIRL Editor
Aug 13 2020

CTの原理①~ラドン変換~

CTはというと,既に完成された技術のように思いますが,「投影回数を少なくしたい」かつ,「様々な方向から投影できない」という場合にも対応できるように,より精密に断面を再構成する技術が求められています。 CTとは CTとは,...

AI技術
EIRL Editor
Aug 7 2020

医療AIで見逃しを防ぐ、待ち望んでいた日がついに来た。

EIRLとの出会い EIRL Brain Aneurysmには、開発に着手する前の計画段階から参加してまいりました。当時、「仮に精度が50パーセントでも使いたい」と言ったのを今でも覚えています。脳動脈瘤に限らず、病変を見...

導入事例
EIRL Editor
Jul 30 2020

Deep learningで画像認識⑩〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.6〜

前回は、画像中の領域抽出に用いられる、U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みネットワークを紹介しました。 今回は、U-Netを人体の腹部MRI画像に適用して、実際に肝臓の領域抽出を行ってみます。 肝臓抽出に用いたU-Net...

AI技術
EIRL Editor
Jul 16 2020

Deep learningで画像認識⑨〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.5〜

前回までは、畳み込みネットワークを用いて画像に「何が」写っているかの推測(クラス分類)を行いましたが、今回は、U-Netと呼ばれるU字型の畳み込みネットワークを用いて、画像中に「何が、どこに、どのように」写っているのか(...

AI技術
EIRL Editor
Jul 2 2020

Deep learningで画像認識⑧〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.4〜

前回は、白血球(好中球、好酸球、単球)の顕微鏡画像(90枚)を用いて、これら3種類の分類を行いました。画像の水増し(Data Augmentation)や交差検証(KFold)などの精度良く分類できる手法を紹介しました。...

AI技術
EIRL Editor
Jun 18 2020

Deep learningで画像認識⑦〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.3〜

前回は、KerasによるDeepLearningのモデルで、60,000枚の文字画像を用いて分類を行いました。 今回は、白血球(好中球、好酸球、単球)の顕微鏡画像(90枚)を用いて、これら3種類の分類を行います。100枚...

AI技術
EIRL Editor
Jun 4 2020

Deep learningで画像認識⑥〜Kerasで畳み込みニューラルネットワーク vol.2〜

前回は、KerasでDeepLearningを行うための準備(画像データの読み込みや前処理)を行いました。今回は、実際に畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で画像データを分類してみます。MNISTというサイトからダウ...

AI技術
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