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00 初めに
本講義資料について 本ページは 日本メディカルAI学会公認資格:メディカルAI専門コースのオンライン講義資料(以下本資料) です. 本講料を読むことで,医療で人工知能技術を使う際に最低限必要な知識や実
35か月前
・2 min read
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08 実践編: ディープラーニングを使ったモニタリングデータの時系列解析
健康意識の高まりや運動人口の増加に伴って,活動量計などのウェアラブルデバイスが普及し始めています.センサーデバイスから心拍数などの情報を取得することで,リアルタイムに健康状態をモニタリングできる可能性
35か月前
・57 min read
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07 実践編: ディープラーニングを使った配列解析
近年,次世代シーケンサ(NGS; Next Generation Sequencer)の発展により,遺伝子の塩基配列が高速,大量,安価に読み取られるようになってきました. ここではディープラーニングを
35か月前
・31 min read
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ECG
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06 実践編: 血液の顕微鏡画像からの細胞検出
ここでは血液細胞の検出タスクに取り組みます.人の血液の顕微鏡画像が与えられたときに, 赤血球(Red Blood Cell; RBC) 白血球(White Blood Cell; WBC) 血小板(
35か月前
・42 min read
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ECG
Object detection
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05 実践編: MRI画像のセグメンテーション
画像を対象とした深層学習の応用技術には様々なものがあります.例えば,画像の中の個別の物体の周りを矩形で囲むようにして検出する物体検出や,画像内で個別物体が占める領域を認識する画像セグメンテーションなど
35か月前
・39 min read
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ECG
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04 Deep Learningフレームワークの基礎
ChainerはDeep Learningフレームワークの一つで,現在様々なDeep Learningフレームワーク(TensorFlow, PyTorch, etc.)でも採用され主要なニューラルネ
35か月前
・109 min read
Machine learning
ECG
Object detection
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03 ニューラルネットワークの基礎
ここでは,ニューラルネットワーク (Neural Network) についてその概要を紹介していきます.画像認識などに用いられる Convolutional Neural Network (CNN)
35か月前
・29 min read
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Object detection
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02 機械学習ライブラリの基礎
本章では,基礎的な機械学習手法として代表的な単回帰分析と重回帰分析の仕組みを、数式を用いて説明します. ここで単回帰分析と重回帰分析を紹介することには 2 つの理由があります. 1 つ目は,回帰分析と
35か月前
・40 min read
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01 機械学習に必要な数学の基礎
本章では,ディープラーニングを含めた機械学習に必要な数学の基礎である「微分」「線形代数」「確率・統計」の3つについて,簡潔に紹介していきます. 機械学習とは 機械学習は,コンピュータがデータから学習す
35か月前
・34 min read
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