内容紹介：医用画像におけるディープラーニング（Ｄｅｅｐ　Ｌｅａｒｎｉｎｇ）をまとめた本格的なシリーズ初版（２０１９年７月発行）以降の変更点を取り込んだ最新版！医用画像に人工知能を本格的に導入するためのわかりやすい解説書。・ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ＋Ｋｅｒａｓで行う・Ａｎａｃｏｎｄａ上で環境構築する・データはだれでも入手できるデータを使うを基本的な方針としてまとめました。少しでもプログラミングができれば、だれでも読み込める内容になっています。
「標準医用画像のためのディープラーニング―実践編―」の最新版。ＴｅｎｓｏｒＦｌｏｗ　１．Ｘ／２．０に対応！ＡＩ実践書の決定版！！
もくじ情報：１　環境構築；２　データの準備／前処理；３　Ｓｈａｌｌｏｗ　ｎｅｔｗｏｒｋの利用；４　畳み込みニューラルネットワークの利用；５　画像の領域分割（Ｕ‐Ｎｅｔ）；６　動画像のシーン分割と分類；７　画像のノイズ除去；８　画像の超解像；９　画像の特徴抽出；１０　画像の変換や生成；１１　評価方法

藤田　広志(フジタ　ヒロシ)
１９７６年岐阜大学工学部電気工学科卒業。１９７８年同大学院工学研究科修士課程修了。１９８３年工学博士（名古屋大学）。１９７８年岐阜工業高等専門学校助手。１９８３年シカゴ大学カートロスマン放射線像研究所客員研究員。１９８６年岐阜工業高等専門学校助教授。１９９１年岐阜大学工学部助教授。１９９５年同工学部教授。２００２年同大学院医学系研究科教授。２０１７年同工学部教授。２０１８年同特任教授（研究担当、常勤）／名誉教授。２０１８年中国・鄭州大学客員教授。２０２０年藤田医科大学客員教授。医用画像情報学会名誉会長、電子情報通信学会フェロー