Japanese
English
整形外科診療における最先端技術 Ⅰ．診断，評価
2．人工知能
画像診断領域における深層学習
Deep Learning in imaging
中原 龍一
1
R. Nakahara
1
1岡山大学大学院運動器知能化システム開発講座
1Dept. of Intelligent Orthopaedic System Development, Okayama University Graduate School of Medicine, Dentistry and Pharmaceutical Sciences, Okayama
キーワード：
deep learning
,
AI
,
image
Keyword:
deep learning
,
AI
,
image
pp.59-62
発行日 2019年4月25日
Published Date 2019/4/25
DOI https://doi.org/10.15106/j_besei75_59
- 有料閲覧
PPV購入案内
1,650円 (1,500円+税10%) こちらは、59ページから62ページの文献です。
PPV（ペイ・パー・ビュー）とは、論文（記事）単位で購入・閲覧ができるサービスです。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。
会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。
会員登録について詳しくはをご確認ください。
購入には医書.jp本会員登録が必要です。
会員登録完了後に改めて上記「購入サイトへ」を選択してください。
または「購入サイトへ」選択後に「購入ログイン」、「新規会員登録」の順に進んでください。
会員登録について詳しくはをご確認ください。
- Abstract 文献概要
- 1ページ目 Look Inside
- 参考文献 Reference
は じ め に
米国食品医薬品局（FDA）は，2018年に人工知能を用いた糖尿病性網膜症の自動診断を承認した．国内でも大腸内視鏡検査のポリープ検出人工知能が開発されている．これらはすべて深層学習と呼ばれる人工知能の一種によってもたらされた．
われわれも深層学習を用いて単純X線像と関節超音波の深層学習研究を行ってきた．研究の初期には多くの労力を必要とした．しかし，この数年間で深層学習のプラットフォームが開発され無料公開されたことで，誰でも人工知能の研究が可能となるという大きな変化があった．本稿ではそれらの開発環境も含めて深層学習を用いた画像解析について概説する．
© Nankodo Co., Ltd., 2019
