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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 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。
Chapter 1 環境構築Chapter 2 データの準備/前処理Chapter 3 Shallow network の利用Chapter 4 畳み込みニューラルネットワークの利用Chapter 5 画像の領域分割（ U-Net）Chapter 6 動画像のシーン分割と分類Chapter 7 画像のノイズ除去Chapter 8 画像の超解像Chapter 9 画像の特徴抽出Chapter 10 画像の変換や生成Chapter 11 評価方法