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AIによる医療診断の開発と実践を推し進めるための、前処理技術のコツ!
教師データが少ない状況における画像の活用法!(分類・調整・変換など)
セミナープログラム
1.前処理技術のコツ と ディープラーニング精度の向上
●講師 コンピュータイメージングラボ コンピュータイメージング研究部門 代表 河畑 則文 氏
【講座趣旨】
AIによる医療用画像診断システムの開発では,情報科学技術を活用した医用画像工学の知識や研究が重要である。医療の専門従事者の使用環境は様々で、ユーザーのニーズに対応していく必要がある。画像を認識・検出・処理・評価するだけではなく、効率の良い前処理アルゴリズムを設計することで、ディープラーニングの精度が向上する。本講演では、私の専門である情報科学分野からアプローチした最近の研究紹介を含め、AIによる医療用画像診断の開発と実践のための「前処理技術のコツとディープラーニング精度の向上」について考えていく
【講座内容】
1.はじめに
・AIによる医療用画像診断システムの開発における概要
・情報科学分野からアプローチする医用画像工学の研究背景
2.研究紹介(前処理を中心に)
・符号化欠損領域の自動検出を想定した医用画像データの前処理技術
・質感情報に基づく画像の領域分割に関する医用画像データの前処理技術
・超解像に関する医用画像データの前処理技術
・コントラスト強調に関する医用画像データの前処理技術
3.研究紹介(ディープラーニングを中心に)
・敵対的生成ネットワークを用いた医用画像データの前処理技術
・顕著性マップを用いた医用画像データの前処理技術
・セマンティックセグメンテーションを用いた医用画像データの前処理技術
・医用画像データに適用可能なスパースコーディング技術
4.ディジタルトランスフォーメーション (DX) 時代に求められる研究開発
・数理・データサイエンス教育研究と医療DX
・360度カメラ画像とクロスリアリティの活用と医療DX
5.前処理技術のコツとディープラーニング精度の向上に向けて,
総合討論とプロジェクト事例
【14:15-16:00】
2.少ない教師データを用いた高効率解析を実現するためのメソッド
●講師 山口大学 大学院創成科学研究科工学系学域知能情報工学分野 教授 間普 真吾 氏
【講座趣旨】
AI学習を効果的に行うには、ビッグデータと対応する教師ラベルが重要である。一方、医療に対するAI活用の期待は大きいものの、大量の教師データが得にくい分野でもある。様々な臓器や疾患の種類、検査装置によって取得されたデータに対して頑健なAI診断システムを構築するには十分な教師データが必要であるが、倫理審査、教師ラベル付与の労力どの点で収集が難しい。したがって、限られた教師データから得られる情報を可能な限り活用して性能の高いAI学習を行う方式が重要である。本講演では、主に胸部画像を対象にした事例をもとに、様々な学習方式の解説を行う。
【講座内容】
①教師データ収集の問題点
?教師あり学習と教師なし学習
②少ない教師データに対応するための様々な方式
・「教師なし学習」と胸部CT画像の分類
?「自己教師あり学習」と胸部CT画像の分類
?「ドメイン変換」による異なる施設の画像特徴の自動調整
?教師なしドメイン変換
?半教師ありドメイン変換
?胸部CT画像および甲状腺組織画像(HE染色画像)の分類
?「異常検知」による異常データの収集コストの軽減
?複数の深層学習モデルを組み合わせた異常検知方式
?半教師あり学習型異常検知方式
?「転移学習」による学習の効率化
?医療画像における転移学習の事例
セミナー講師
1.コンピュータイメージングラボ 河畑 則文 氏
2.山口大学 間普 真吾 氏
セミナー受講料
1名につき55,000円(消費税込、資料付)
〔1社2名以上同時申込の場合のみ1名につき49,500円〕
受講について
- 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
- 下記リンクから視聴環境を確認の上、お申し込みください。
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- セミナー資料はお申込み時にお知らせいただいた住所へお送りいたします。
お申込みが直前の場合には、開催日までに資料の到着が間に合わないことがあります。ご了承ください。 - 当日は講師への質問をすることができます。可能な範囲で個別質問にも対応いたします。
- 本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。 - 本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。 - Zoomのグループにパスワードを設定しています。
部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
万が一部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です
開催日時
10:00 ~
受講料
55,000円(税込)/人
※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます
※銀行振込、会場での支払い
開催場所
全国
主催者
キーワード
医療機器・医療材料技術 機械学習・ディープラーニング 情報技術
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医療機器・医療材料技術 機械学習・ディープラーニング 情報技術関連セミナー
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