実践診断支援

AIの目で画像を読む

X線・CT・MRIをAIはどう「見て」いるのか、読影の未来を技術の裏側から知る。

7レッスン約126分

カリキュラム

医療画像AIの基本概念、対応するモダリティ（X線・CT・MRI・超音波）、画像解析の仕組みと実用例を包括的に学びます

AIモデルの性能を最大限に引き出すための画像前処理技術。リサイズ、正規化、ノイズ除去、データ拡張の手法と医療画像特有の注意点を学びます

画像認識の中核技術CNNの構造。畳み込み層・プーリング層・全結合層の仕組み、学習プロセス、医療画像への適用と限界を理解します

限られた医療画像データから高性能モデルを構築する転移学習。Feature ExtractionとFine-tuningの使い分け、事前学習モデルの選定、実践的なベストプラクティスを学びます

医療画像AIの性能を正しく測る。混同行列、感度・特異度・AUC、ROC曲線、データ分割戦略、外部検証の重要性と臨床での評価の考え方を学びます

胸部X線・眼底写真・皮膚病変の3つのケーススタディを通じて、医療画像AIプロジェクトの全工程。データ準備・モデル構築・学習・評価・臨床実装を実践的に学びます

Vision Transformer、マルチモーダルAI、説明可能性（XAI）、規制・倫理・データ課題など、医療画像AIの最前線と実用化への道筋を学びます

先にこれらのコースを受講することを推奨します

医療画像AI/CNN基礎/画像診断支援