関連する資料は，授業前後にここにリンクを掲載します．再配布は禁止です．ご協力ください．
目標：深層学習関連の座学から実践へ！
・他人が作ったプログラムを自分のPCで動かせる→実験のスタート
・自分の画像データを自分のプログラムで動かせる→研究のスタート
・作成した手法の評価ができる→論文化のスタート
・テーマを見つけて課題解決をして発表会を行う（最終日後半．小さい学会発表）
授業計画：
第１回 6/12 オンライン実施 概要説明．実践のセットアップの説明．
第２回 6/19 対面実施１８時開始．２コマ．PC持参（Win/Mac可）．
セットアップ確認，Pythonを使ってみる．
DICOM画像読み方，深層学習入門．
第３回 6/26 オンライン実施 深層学習のいろいろ．結果の可視化．
最終課題へのプロローグ．評価方法．統計など．
第４回 7/24 対面実施１８時開始．２コマ．
さまざまなプログラム実行，演習および発表会
（第１回資料：2025/6/12実施）
講義資料：01医用画像におけるAIの活用から実践＿配布版
セットアップ資料：PyTorch_Setup_ver20250621 (6/21修正版）
（第２回資料：2025/6/19実施）
講義資料（PDF）：
00_Introduction
01_1_DICOM
01_2_test_ROC
01_3_IoU_PSNR_SSIM
01_9_Test_Effect
01_DeepLearning
01_Terms
配布プログラム（ZIPファイル）：ダウンロードの容量に注意してください．
DICOM画像の練習／XPやCT：001_DICOM_XPandCT.zip (138MB)
DICOM画像の練習／MR画像：002_DICOM_MRI.zip (260MB)
DICOM画像の練習／PET画像：003_DICOM_FDGPET.zip (525MB)
画像の一致計算：004_IoU.zip (3MB)
画像のSN計算：005_PSNR.zip (12MB)
画像の類似性計算：006_SSIM.zip (13MB)
ROC解析入門：007_ROC.zip (1MB)
２クラス分類＋FineTuning：101_2-classFT.zip (179MB)
２クラス分類＋転移学習：102_2-classTL.zip (179MB)
４クラス分類＋FineTuning：103_XPDirection_4-classFT.zip (19MB)
４クラス分類＋転移学習104_XPDirection_4-classTL.zip (19MB)
４クラス分類＋ViT利用：105_ViT_chest4dir.zip (15MB)
４クラス分類＋自分でモデル作成：106_MyCNN_XPDirection_4-class.zip (19MB)
２クラス分類＋性別判定＋ROC：107_XP2Gender.zip (48MB)
画像から年齢予測＋相関とBA解析：108_XP2age_regression.zip (40MB)
Yoloで物体検出：201_ObjectDetection.zip (106MB)
U-net／U-net++で胸部X線画像の領域分割：202_Unet-XP.zip (26MB)
U-net／U-net++で胸部CT画像の領域分割：203_Unet-CT.zip (18MB)
（以上を全部まとめてダウンロード（1.7GBあります)
（第３回資料：2025/6/26実施）
01_深層学習の実際 02_医療AIの社会浸透 03_グラフ入門 (３つともPDFです）
手羽先データ (ZIPファイル：250MB）
グラフ（ZIPファイル：10MB）
（第４回資料：2025/7/24実施予定）
・結果の可視化と統計
・グラフの利用
・異常検知
・簡易発表会
（資料の公開はまだありません）