記事一覧
医療AI系のサマースクール(2024年)
今回は3月末まで募集されていて、今からでも申し込みが間にあう医療AI系のサマースクールを2つ紹介します。
1つは一般的な医療画像を対象としたAI開発で、もう一方は手術ロボットや手術を補助するための機能をもったものが対象です。
日本国内でも、まだまだ医療AIについてきちんと学べる場というのは少ないと思います。そのため、学びたいがなかなかその機会がない人にとっては、こういったサマースクールは短期間
【Python】そろそろ使い慣れてきたかな、というときに初心者が覚えるといいこと
この記事では、Pythonを使い始めた初心者がだいたい基本的なことは使い慣れてきたぞ、というときに次に覚えると役に立つことをまとめています。
リスト内包表記
リストの中身が簡単な処理でつくれる場合、リスト内包表記を使うと1行ですっきりした感じで書くことができます。
mylist = [i for i in range(10)]print(mylist)
以下のようにif文を追加することもで
記事に関するアンケート
この度、記事に関するアンケートを設置させていただきました。
こういった記事が読みたい！、〇〇するのに困っていて楽にできる方法があれば知りたい！、〇〇を勉強するのに良い教材が欲しい！
など、ご意見があれば以下のアンケートフォームからお送りいただけますと幸いです。
(参考にはさせていただきますが、その記事を必ず書くとお約束するものではありません。)
https://docs.google.com/f
【論文紹介】ポリープ検出を高精度かつ高速に！内視鏡動画の隣接フレームを活用することで性能を向上させたモデル
論文情報
Yuncheng Jiang, Zixun Zhang, Ruimao Zhang. et al. (The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen)
"YONA: You Only Need One Adjacent Reference-frame for Accurate and Fast Video Polyp Detection"
AI・機械学習学習者が実務とのギャップを埋めるための3つのステップ
近年、オンラインでPythonや機械学習について学ぶことが容易になってきており、そういったスキルを身に着けてAI開発分野へ転職を考える方も増えていると思います。
ただ、利用した教材にもよりますが、やはり実務とのギャップというものがあり、それに悩まされている方は多いのではないでしょうか。
この記事では、そういったギャップを埋めるためにやることをおすすめすることを3つご紹介します。
具体的な企業が
【画像処理入門】実務で使えるOpenCVの基礎
初心者の方へ初心者の方はまず一番下の「notebookの配布」からnotebookをダウンロードして、Google Colaboratory上で実際に動かしながら学ぶことをおすすめします。
記事の内容はすべてnotebook上にも書かれていて、Google ColaboratoryはGoogleアカウントさえあれば無料で利用できます。
OpenCVを使った画像処理の基礎ここでは画像処理の初歩と
【LLM入門】無料で試せる範囲でAI(LLM)に医師国家試験を解かせる
LLM(大規模言語モデル)に医師国家試験を解かせるここではCyberAgentが開発した商用利用可能なLLMであるCALMを使って医師国家試験を解かせる方法を紹介します。
Google Colabの無料版でも動作する1Bのモデルを使ったものになっているので、どんな感じで使えばいいのかを知りたい人におすすめです。
また、もっと性能の良い7Bのモデルや他のLLMもモデル定義まわりだけを書き換えれば
YOLOv8でポリープ検出した結果を動画にして保存
ポリープ検出結果を反映した内視鏡動画をつくって保存内視鏡動画の各フレームごとにポリープ検出を実行して、その結果を反映した動画をつくりたいことは多いと思います。
ここでは、各フレームごとの画像に対してdetectionを行ったあと、どのようにして再び動画にするのかについて紹介します。
なお以下の例では内視鏡画像として、"HyperKvasir"のものを利用しています。
お持ちのデータを利用する
Pythonを使って内視鏡動画からフレームごとに画像を抽出して保存
内視鏡動画を読み込んでフレームごとに画像として保存内視鏡動画に対して、アノテーション画像をつくったり学習させたモデルで病変を検出したりしたいことは多いと思います。ここでは、そのようなときに必須である動画から画像を取り出す方法について紹介します。
なお以下の例では内視鏡画像として、"HyperKvasir"のものを利用しています。
お持ちのデータを利用する場合はファイルの読み込みの箇所を変えると
配布notebook(.ipynb)の使い方
この記事では、私の記事に付属のnotebook(.ipynb)をどうやって使えばいいのかについて簡単に説明しています。
Google Colaboratoryを使ったことがなくてnotebookがどういうものなのかよくわかっていない人はぜひ参考にして使ってみてください。
notebookについてnotebook(.ipynb)はPythonのコードの保存形式の一つで、Google Colabo
YOLOv8を使って内視鏡画像からポリープを検出
ここでは物体検出の代表的モデルであるYOLOの中でも比較的最新モデルであるYOLOv8を使って、内視鏡画像からポリープを検出するモデルを構築する方法を紹介します。
YOLOv8は性能が良いだけでなく
画像やアノテーション情報を指定のディレクトリ構造に整える
アノテーション情報を指定のフォーマットで作成する
だけで簡単に自分のデータで学習ができるので、初心者にもおすすめです。
なお以下の例
ご質問・お問い合わせ
記事に関するご質問、ご依頼に関するお問い合わせは上記フォームよりお願いいたします。
ご返信が必要な内容に関しては、必ず連絡先のメールアドレスの入力を忘れずに行っていただきますようお願いいたします。
医療画像のPublic Data (内視鏡画像編)
医療画像を対象とした研究や開発において、まとまった量のデータを確保することに苦労することは多いと思います。
そんなときに役立つのがPublic Dataです。
Deep Leraningを活用したモデルの学習はもちろん評価の際にも使うことができます。特に研究の場合は再現性確保の観点からも、モデル評価だけでもPublic Dataを使って行うと良いかもしれません。
また、医療画像を対象とした開発
医療画像のPublic Data (脳MRI編)
医療画像を対象とした研究や開発において、まとまった量のデータを確保することに苦労することは多いと思います。
そんなときに役立つのがPublic Dataです。
Deep Leraningを活用したモデルの学習はもちろん評価の際にも使うことができます。特に研究の場合は再現性確保の観点からも、モデル評価だけでもPublic Dataを使って行うと良いかもしれません。
また、医療画像を対象とした開発