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MRIにおけるディープラーニングの現状と今後
https://repo.qst.go.jp/records/78382
https://repo.qst.go.jp/records/78382e94a40ef-61c0-4ab0-ad3a-9f695367034e
| Item type | 一般雑誌記事 / Article(1) | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2020-01-09 | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | MRIにおけるディープラーニングの現状と今後 | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | article | |||||
| アクセス権 | ||||||
| アクセス権 | metadata only access | |||||
| アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_14cb | |||||
| 著者 |
立花, 泰彦
× 立花, 泰彦× Tachibana, Yasuhiko |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | ディープラーニングの放射線医学領域への応用はますます加速している. その傾向はISMRM2019でも顕著で, 抄録集にキーワード検索をかけるとオーバーラップはあると思われるものの”Deep Learning”で276件, ‘Neural Network’ で305件もの演題がヒットした. 内容も多岐にわたっており, 画像ベースの比較的直感的に理解しやすいものから, 複雑なImaging sequenceの細部に踏み込んだ, いかにもMRI的なものまで様々であった. 本稿ではそうした背景から, 特に注目されていると思われる (または筆者が個人的に感銘をうけた) ものを一部紹介しつつ, 少し先の展望を想像してみたい. | |||||
| 書誌情報 |
INNERVISION 巻 34, 号 9, p. 5-8, 発行日 2020-01 |
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| 出版者 | ||||||
| 出版者 | 株式会社 インナービジョン | |||||
