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修了テスト

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修了テスト

各レッスンから1問ずつ出題します。全レッスンの内容を一度に確かめます。

セルフチェック

1. 医療画像AIが注目される背景として、最も適切でないものはどれですか?

2. CT画像の前処理で、肺野と縦隔の描出を切り替えるために使用する手法はどれですか?

3. CNNの畳み込み層で使用されるフィルタ(カーネル)の役割として正しいものはどれですか?

4. データが200枚しかない状況で、転移学習のアプローチとして最も適切なものはどれですか?

5. 1,000枚の胸部X線で異常が10枚のみの場合、すべてを正常と予測するモデルの精度(Accuracy)はいくつですか?

6. 胸部X線のマルチラベル分類でSigmoid活性化関数を使用する理由として正しいものはどれですか?

7. Vision TransformerがCNNと比較して優位とされる点はどれですか?

出題元のレッスン
  1. 医療画像AIとは何か
  2. 医療画像の前処理
  3. CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の基礎
  4. 転移学習の活用
  5. モデルの評価と検証
  6. 実践的な応用例
  7. 医療画像AIの未来と課題