- 環境構築が必要です：セットアップのPDF
- どれか１つは試しましょう．その結果をAIMSに回答（ファイルを添付）してください／Try at least one subject and submit the results via AIMS with file attachments.
- 第1回 入門編：環境構築から自分の管理する画像の分類まで／No.1 First step. Figure recognition of MNIST/Image classification using CNN
- MNISTの実行
- 画像の入力とCNNの出力，評価
- 第2回 画像分類：自分で構築するデータベースとその分類／No.2 Image Classification. Database development. Gender classification of chest X-radiograms. Transfer and/or fine-tuning of pre-trained models.
- 胸部X線画像の男女判定と評価
- 学習済みモデルの利用
- 画像の入力と評価，２分類／多クラス分類
- 第3回 領域分割：U–Netを利用した領域分割／No.3 Image segmentation using U-net
- 胸部X線画像における肺野領域抽出／Lung area segmentation on chest X-ray images
- 独自データベースの構築と評価／Evaluation and development of your own database
- 第4回 回帰：画像から数値を予測／No.4 Regression using CNN
- 胸部X線画像からの年齢推定と評価方法／Age estimation from chest X-ray images
- 人工画像による実験／Counting spots on artificial images
- 第5回 異常検知：AutoEncoderを利用した教師なし学習入門／Anomaly detection using AutoEncoder
- 左右反転画像の検出と評価／Detection and estimation of flipped images
- 時系列データにおける異常検知／Anomaly detection of time-series data
- 人工画像における異常検知／Anomaly detection of artificial images
- （全体）／Peripheral techniques
- DICOM画像の取り扱い／Handling DICOM(Medical image) data
- ROC曲線とAUC／ROC analysis
- そのほか関連技術／Related works
データダウンロード（容量にご注意ください）／Program and data downloads
No.1（103MB）｜No.2（313MB）｜No.3（54MB）
No.4（470MB）｜No.5（631MB）｜全体／Peripheral techs.（353MB）
第３回のプログラム追加です／Additional data for No.3
CT編（6MB）｜寿司編（123MB万円）
第４回のプログラム追加です．
パノラマX線画像から歯の本数を数える（650MB）
（コメントの一部が間違っています．ごめんなさい！）