ディープラーニングによる画像認識の医療への応用【PC実習】〜講義による最新情報と、ハンズオンを通じた使い方の理解〜

セミナー趣旨

医療分野におけるAIの開発・導入が急激に進んでいる。2017年7月に、厚生労働省の懇話会は、AIを利用した病気の診断や医薬品開発の支援を、2020年度にも実現することを盛り込んだ報告書を公表し、特に開発を進める重点領域として、「ゲノム医療」、「画像診断支援」、「診断・治療支援」、「医薬品開発」の4領域を挙げている。
例えば、世界初の商用コンピュータ支援診断システム（computer-aided diagnosis：CAD）は、昨今の第3次AIブームを牽引するディープラーニング技術により、いま新生AI-CADとして大きく飛躍しようとしている。 2018年4月には、FDAの認可を得て、専門医でなくても利用可能なAIソフトウエアの商用化も始まった。
本講演では、医用画像診断領域におけるAI導入の現状と課題、将来展望などについて概説する。ハンズオンにおいては、実際に医用画像を用いた画像認識と領域抽出、異常検知を行うニューラルネットワークを構築し、実例を通じて、ディープラーニングによる医用画像処理について理解する。

※本セミナーではPC演習を行います。
　PC(Windows)のご持参が難しい場合は、お申込み時に備考欄から『PC貸出』を選択ください。
　7,700円（税込）にて貸出致します。
　PCの貸出は原則として1週間前までにお申し出ください。

受講対象・レベル

どなたでも受講可能です。
人工知能や画像認識に関する詳しい知識がない初心者の方でも問題ございません。

習得できる知識

・コンピュータ支援診断（CAD）の過去から現在の状況と将来の理解を深める
・CAD開発へのディープラーニングの具体例（臨床例）について理解を深める
・特に米国と本邦における商用化の現状について理解を深める
・ディープラーニングの画像処理・認識のパワーをハンズオンで体験する

セミナープログラム

前半：医用画像領域におけるコンピュータ支援診断（CAD）の新潮流

・人工知能（AI）とは
・ニューラルネットワークとは
・ディープラーニングとは
・画像認識とは
・医療への応用の特徴は
・コンピュータ支援診断(CAD)の定義・歴史・現状は
・AI（ディープラーニング）型CADの特徴は
・医用画像へのAI・ディープラーニング応用事例は
・米国と本邦におけるAI-CADの現状と問題点は
・新AI時代における医師の役割は
・CADの薬機承認


後半：医用画像のためのディープラーニングハンズオンセミナー

・ディープラーニングとシステム開発環境
・ハンズオンを行う為の基礎知識の説明
　　-画像データセットの作成
　　-画像のクラス分類
　　-画像のセグメンテーション
　　-画像の異常検知
・画像データセットの作成
　　-教師あり学習の画像データとアノテーションデータを理解する
　　-ニューラルネットワークの入力データセットを作成する
・画像のクラス分類（ハンズオン）
　　-胸部X線画像の画像方向をクラス分類する
・画像のセグメンテーション（ハンズオン）
　　-胸部X線画像の肺野領域を抽出する
・画像の異常検知（ハンズオン）
　　-オートエンコーダを使った画像の異常検知の仕組みを理解する

質疑応答

セミナー講師

岐阜大学 工学部　電気電子・情報工学科　情報コース
特任教授/名誉教授 工学博士 藤田 広志 先生

岐阜大学 教育学部　技術教育講座
准教授 工学博士 福岡 大輔 先生

両氏略歴
【藤田先生】
■経歴
1976年3月　岐阜大学工学部電気工学科卒業
1978年3月　同大学院工学研究科修士課程修了
1983年8月　名古屋大学にて工学博士
1978年4月　岐阜工業高等専門学校助手
1983年7月〜1986年3月　シカゴ大学ロスマン放射線像研究所研究員
1986年4月　岐阜工業高等専門学校助教授
1991年4月　岐阜大学工学部助教授
1995年7月　同教授
2002年4月　同大学院医学系研究科再生医科学専攻
知能イメージ情報分野（分野主任）教授
2017年4月　同大学工学部電気電子・情報工学科（情報コース）教授
2018年3月　定年退職
2018年4月　同大学工学部特任教授／名誉教授、中国・鄭州大学客員教授
現在に至る
■専門および得意な分野・研究
・医用画像評価、解析、処理、認識。
・コンピュータ支援診断（CAD）システムの基礎研究から開発研究に主に従事。
・最近の研究活動として、2014年6月〜2019年3月、文科省科学研究費補助金・新学術領域研究「医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開（略称：多元計算解剖学）」 プロジェクトに従事。
・関連する近著
①「医療AIとディープラーニング」シリーズ1　医用画像ディープラーニング入門、藤田広志（監修、編著）、オーム、2019年4月
②「医療AIとディープラーニング」シリーズ2　標準 医用画像のためのディープラーニング-入門編-、藤田広志（監）、福岡大輔（編著）、オーム社、2019年4月
③ 「医療AIとディープラーニング」シリーズ3　標準 医用画像のためのディープラーニング-応用編-、藤田広志（監）、原　武史（編著）、オーム社、2019年7月
④医用画像情報工学、藤田広志 (編著)、医歯薬出版、2018年2月
・関連する解説

【福岡先生】
■経歴
1997年3月　岐阜大学 工学部 電子情報工学科
1998年3月　岐阜大学工学研究科電子情報システム工学専攻博士前期課程　修了
1999年4月　岐阜工業高等専門学校　電気工学科　助手
2000年4月　岐阜工業高等専門学校　電気情報工学科 助手
2001年3月　岐阜大学工学研究科電子情報システム工学専攻博士後期課程　修了
2003年4月　岐阜工業高等専門学校　電気情報工学科　講師
2005年4月　岐阜大学教育学部　技術教育講座 助教授
2007年4月　岐阜大学教育学部　技術教育講座 准教授
2019年4月　岐阜大学人工知能研究推進センター　兼務
■ご専門および得意な分野・研究
・医用画像評価，解析，処理，認識．
・コンピュータ支援診断（CAD）システムの基礎研究から開発研究に主に従事．
・医用画像解析ソフトウエアの開発など
・関連する近著
① 「医療AIとディープラーニング」シリーズ2　標準 医用画像のためのディープラーニング-入門編-，藤田広志（監），福岡大輔（編著），オーム社，2019年4月

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料・昼食付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。