Pythonで体感! 医療とAIはじめの一歩

糖尿病・乳がん・残存歯のデータ、肺のX線画像を使って機械学習・深層学習を学ぶ体験型入門書

  • 宮野 悟/監,中林 潤,木下淳博,須藤毅顕/編
  • 2024年08月20日発行
  • A5判
  • 239ページ
  • ISBN 978-4-7581-2418-8
  • 3,960(本体3,600円+税)
  • 在庫:あり
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教師あり機械学習の中でも最もシンプルな「回帰」を,Pythonで実践してみましょう.回帰とは,正解データと特徴量データを,回帰式という統計的モデルに当てはめて予測を行う解析方法です.…

石丸美穂,須藤毅顕(東京医科歯科大学統合教育機構教学IR部門)

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本書のゴールは,肺のX線画像が肺炎かどうか予測する深層学習モデルを作成すること.Pythonが初めてでも大丈夫です.本書で機械学習やAIがグッと身近なものに!データサイエンス教育の教材としてもお勧め.

目次

監修の序【宮野 悟】

編集の序【中林 潤】

本書の使用にあたって

0章 演習準備 〜Google Colaboratoryの基本【須藤毅顕】

0-1 Google Colaboratoryとは

0-2 試しに実行してみよう

1)Googleアカウントを準備する 2)Colabを開く 3)セルに入力し,実行する 4)ノートブックを保存する,読み込む

0-3 ライブラリを使ってみよう

0-4 ファイルを読み込んでみよう

0-5 その他のColabの特徴と注意事項

1)GPUで演算できる 2)連続使用時間の制限に注意する

1章 Pythonに触ってみよう 〜年齢と歯の本数【曹 日丹,須藤毅顕】

1-1 演習用データの確認

1-2 Pythonの基本

1)変数 2)四則演算 3)変数の型 4)リスト 5)関数

1-3 演習用データの読み込み

1-4 データフレームの操作

1-5 散布図を作成するためのデータ準備

課題

2章 機械学習のしくみを理解しよう 〜糖尿病と乳がんのデータ【石丸美穂,須藤毅顕】

2-1 機械学習とは

1)教師あり機械学習 2)教師なし機械学習

2-2 教師あり機械学習の回帰とは

2-3 線形回帰を実践してみよう

STEP ⓪ 事前準備 ① データの用意 ② 学習モデルの選択 ③ データを入れて学習 ④ 傾き(偏回帰係数)と切片(定数項)を推定 ⑤ 未知の特徴量xで予測 ⑥ モデルの評価

2-4 学習用データと検証用データの分割

2-5 ロジスティック回帰を実践してみよう

STEP ⓪ 事前準備 ① データの用意 ② 学習モデルの選択 ③ 学習用データを用いて学習 ④ 傾き(偏回帰係数)と切片(定数項)を推定 ⑤ 新しい変数で予測 ⑥ モデルの評価
[COLUMN]ロジスティック回帰式

課題

3章 さまざまな機械学習を理解しよう【石丸美穂,須藤毅顕】

3-1 機械学習のアルゴリズム

3-2 サポートベクターマシンを実践してみよう

STEP ⓪ 事前準備 ① データの用意 ② 学習モデルの選択 ③ データを入れて学習 ④ 予測を行う ⑤ モデルの評価
[COLUMN]ハイパーパラメータ

3-3 決定木分析を実践してみよう

STEP ⓪ 事前準備 ① データの用意 ② 学習モデルの選択 ③ データを入れて学習 ④ 予測を行う ⑤ モデルの評価

3-4 ランダムフォレストを実践してみよう

STEP ⓪ 事前準備 ① データの用意 ② 学習モデルの選択 ③ データを入れて学習 ④ 予測を行う ⑤ モデルの評価

課題

4章 深層学習のしくみを理解しよう【須藤毅顕,中林 潤】

4-1 深層学習とは

4-2 深層学習の流れ

1)ニューロンと人工ニューロン 2)ニューラルネットワークを使った深層学習
[COLUMN]ReLU関数とシグモイド関数の計算方法

4-3 深層学習を実践してみよう

STEP ① データの用意 ② 学習用データでの学習 ③ 損失と重みの更新 ④ 結果の確認 ⑤ テスト用データでのモデルの評価

4-4 学習モデルの改良

課題

5章 肺のX線画像を用いた画像分類にトライしよう【須藤毅顕,木下淳博】

5-1 外部のデータを読み込む

5-2 デジタル画像のデータは数値で表すことができる

5-3 肺のX線画像の分類モデルを作成してみよう

STEP ① 肺のX線画像ファイルのリスト作成 ② 画像ファイル数の集計と変数の作成 ③ 健康な肺のX線画像の読み込み ④ 肺炎のX線画像の読み込み ⑤ X線画像のシャッフル ⑥ 深層学習モデルの作成

5-4 未知のデータが肺炎かどうかを予測

課題

展 望 進化する深層学習――その発展の歴史と未来【角 勇樹】

Topics 医療とAIのこれから

1 AIによる未来医療のためのロードマップ【清水秀幸】

2 医療における意思決定のために【髙橋邦彦】

3 公共データベースを用いたオミクス解析【鎌谷高志,池田貞勝】

4 医学ビッグデータ研究におけるバイオバンク【田中敏博】

5 医療ビッグデータ解析のためのアルゴリズム【坂内英夫】

6 AIのこれからと企業の取り組み【丸橋弘治,岡本青史】

7 スタートアップで医師がAI医療機器を開発するということ【沖山 翔】

8 AIの病院への実装【宮野 悟】

索引

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  • 【本書名】Pythonで体感! 医療とAIはじめの一歩〜糖尿病・乳がん・残存歯のデータ、肺のX線画像を使って機械学習・深層学習を学ぶ体験型入門書
  • 【出版社名】羊土社

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