ディープラーニング 画像認識 医療 セミナー

サイトマップサイトマップ よくあるお問合わせよくあるお問合せ リクエストリクエスト セミナー会場セミナー会場へのアクセス リンクリンク
セミナーのメニュー
  ヘルスケア系
12月
1月
2月
3月〜

化学・電気系 その他各分野
12月
1月
2月
3月〜
出版物出版物
新刊図書新刊図書 月刊 化学物質管理Gmpeople
通信教育講座通信教育講座
LMS(e-learning)LMS(e-learning)
セミナー収録DVDDVD
電子書籍・学習ソフトDVD
セミナー講師のコラムです。講師コラム
  ↑2019/12/6更新!!
お申し込み・振込み要領お申込み・振込要領
案内登録案内登録
↑ ↑ ↑
新着セミナー、新刊図書情報をお届けします。

※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



SSL GMOグローバルサインのサイトシール  


医薬・機器・化粧・食品系セミナー

*その他 機械学習・ディープラーニング・人工知能: 関連セミナー、書籍はこちら:

「ディープラーニングや画像認識は、医療でどう利用されているのか知りたい!」
「ハンズオンを通じて理解を深めたい!」
「興味はあるけど人工知能の予備知識は全くない・・・」
1つでも当てはまる方はぜひご参加ください。
プログラミングを必要としない演習の為、初心者でも安心してご参加可能です!!

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〜

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

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

※本ページ下部に記載

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

機械学習・ディープラーニング・人工知能関連セミナー・書籍一覧
『GLP/研究開発/非臨床試験』 関連セミナー・書籍一覧へ

日時・会場・受講料

●日時 2019年12月16日(月) 10:30-16:30
●会場 [東京・大井町]きゅりあん4階第2特別講習室 →「セミナー会場へのアクセス」
●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。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
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、お申込み時に選択欄から『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。

■受講対象者
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。

■受講後、習得できること
・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

■本テーマ関連法規・ガイドラインなど
・平成30年度 次世代医療機器再生医療等製品 評価指標作成事業 人工知能分野審査WG報告書 http://dmd.nihs.go.jp/jisedai/

■講演中のキーワード
・医用画像認識
・ディープラーニング
・コンピュータ支援診断(CAD)
・AI(ディープラーニング)-CAD
・AI vs 医師

セミナー内容

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

講師紹介

【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
@ 「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
A 「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
B 「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
C 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
1.藤田広志:乳房領域へのAI応用の歴史とこれから,臨床画像,印刷中,2019年9月末発行予定.
2.藤田広志:いま進化・多様化するコンピュータ支援診断(CAD),医用画像情報学 会雑誌,第36巻,第2号,p.25-p.29,2019年6月.
3.藤田広志:医用画像診断領域におけるAI応用,The LUNG perspectives,第27巻,第2号,p.147-p.155,2019年5月.
4.藤田広志:AIを用いたコンピュータ支援検出/診断システム(AI-CAD)におけるFDAの規制動向,レギュラトリーサイエンス学会誌,第9巻,第1号,p.37-p.42,2019年1月.
5.藤田広志:画像診断領域におけるAI,特別企画:AIが持つ医療現場への可能性,新医療,第45巻,第9号,p.140-p.144,2018年9月.
6.藤田広志:CAD実用化20周年に見る新潮流─AI-CADの動向,INNERVISION 第33巻,第7号,p.58-p.62,2018年7月.
7.藤田広志:放射線医学・技術学領域におけるAI応用-CADの新時代-,JIRAテクニカルレポート,第28巻,第1号,p.36-p.42,2018年4月.

https://researchmap.jp/read0010777/

■本テーマ関連学協会での活動
・医用画像情報学会 (2005年より学会長,2017年6月より名誉会長)
・ 日本医用画像工学会(幹事,2017年7月大会長)
・ 電子情報通信学会(フェロー,医用画像研究会・顧問,2017年度東海支部長)
・ 日本生体医工学会(代議員,東海支部理事)
・ 次世代医療機器・再生医療等製品評価指標作成事業:人工知能分野審査ワーキンググループ(次世代医療機器評価指標:厚生労働省)(委員,平成29-30年度)
・ 次世代医療機器・再生医療等製品評価指標作成事業:人工知能分野開発ワーキンググループ(医療機器開発 ガイドライン:経済産業省)(委員,平成29-30年度)
・ 6th International Conference on Computing and Artificial Intelligence (ICCAI 2020) Conference Chair
・ 2019 5th International Conference on Computing and Artificial Intelligence (ICCAI 2019) and 2019 International Conference on Intelligent Medicine and Image Processing (IMIP 2019) Conference Chair

【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
@ 「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

・関連する解説
https://researchmap.jp/dfukuoka

■本テーマ関連学協会でのご活動
・ 医用画像情報学会
・ 日本医用画像工学会
・ 日本放射線技術学会(画像部会委員)
CADセミナー講師,医用プログラミングセミナー講師など

セミナー番号:AA191274

top

注目の新刊

雑誌 月刊化学物質管理

動画配信 統計学入門

創薬スクリーニング

異常検知技術と応用提案

各社の化学物質管理

分散技術

中分子医薬品

5G

洗浄バリ 2019

日本語メディカルライティング

DI対応CSV 2019

プラスチック環境対応技術

分野別のメニュー

化学・電気系他分野別一覧

  植物工場他

  機械学習他

ヘルスケア系分野別一覧

  海外関連

  医療機器

各業界共通
マーケティング・人材教育等

「化学物質情報局」

特許・パテント一覧 INDEX
(日本弁理士会 継続研修)

印刷用申込フォーム    

セミナー用

書籍用

会社概要 プライバシーポリシー 通信販売法の定めによる表示 商標について リクルート
Copyright ©2011 情報機構 All Rights Reserved.