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
プログラミングは一切行わず、医用画像に人工知能を導入するための解説書。
具体的には、Neural Network Console（ソニー）と、DIGITS（NVIDIA）を使って、深層学習と医用画像処理を行う手順とノウハウを詳しく解説しています。
人工知能には興味があるが、どこから始めたらよいわからず困っている方には、ぜひお勧めします。
このような方におすすめ
〇診療放射線技師
〇医師
〇医療関係者
主要目次
本書利用にあったっての注意事項
第1章 深層学習の基礎
第2章 Neural Network Consoleを使った深層学習と医用画像処理
第3章 DIGITSを使った深層学習と医用画像処理
第4章 医用画像データの取り扱い
- 2.9.3節 ソフトウェアPatchBuilderについて
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2.9.3節で紹介したソフトウェア「PatchBuilder」を、圧縮ファイル（zip形式）で提供しています。
圧縮ファイル（PatchBuilder.zip（約920KB））をダウンロードし、解凍してご利用ください。
ソフトウェアの使用方法については、解凍後にできるファイル「お読みください」をご覧ください。
- 3.3.1節 Caffeの入手とインストールについて
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3.3.1節で紹介したプリビルト版のCaffeが入手できない場合には、PDF「Caffeのコンパイル方法について」の手順にしたがって、Caffeをコンパイルしインストールします。
Caffeのコンパイルには、Anaconda Python 2.7 version, Microsoft Visual Studio 2015, CMakeなどのソフトのインストールが必要です。
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