Medical Imaging Technology
日本医用画像工学会は、医用画像工学や、医用画像工学に関連する研究の連絡提携をはかるために設立された学会です。また、それにより学術の発展と人類の福祉に寄与することを目的としています。日本医用画像工学会は以上の目的を達成するために、次のような事業を行っています：（１）研究会、シンポジウム等の学術的会合の開催、（２）研究又は情報の国際交流、（３）学会誌等の発行、（４）その目的達成に必要な事業

Medical Imaging Technology (MIT)は日本医用画像工学会が発行する学会誌です。
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  日本医用画像工学会 が発行
収録数 1,903本
(更新日 2024/04/23)
Online ISSN : 2185-3193
Print ISSN : 0288-450X
ISSN-L : 0288-450X
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35 巻 (2017) 4 号 p. 212-226
深層学習の医用画像工学応用 ―サーベイ―
鈴木 賢治
最近，深層学習とよばれる機械学習が革新的な技術として世界的な話題となり，学会，産業界，そして世間を騒がせている．これは，2012年の著名なコンピュータービジョンのコンテストにおいて，深層学習が他の手法に圧勝したことから始まった．本論文では，深層学習に関する研究をサーベイし，深層学習出現前と後で，何が本質的に変わったかを調査した．それによると，最大の違いは「分割された対象物の特徴を学ぶ機械」から「画像を直接学ぶ機械」への変化であることが明らかとなった．深層学習の層の深さは，なおも大変重要な属性である．さらに，深層学習という用語が作られる前と後に行われた，画像を直接学習する機械学習（“深層学習”）の医用画像認識・解析への応用研究を調査し，“深層学習”がこれまでにどのような課題や問題に応用されたかを紹介した．“深層学習”は，医用画像工学分野のみならず，今後さまざまな技術領域を飛躍的に進歩させ，さまざまな分野で革命を起こすと期待される．
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編集者のコメント

現在、科学・産業・経済の各分野で耳目を集める深層学習。本記事は、ニューラルネットワークから深層学習にいたるまでの研究の経緯を概観し、深層学習の原理および医用画像工学への応用について網羅的にサーベイしています。ぜひ、ご一読を。

34 巻 (2016) 5 号 p. 245-258
大動脈経由の再灌流を考慮した造影MR血流解析法
坂 知樹, 後藤 敏行, 影井 清一郎, 岩澤 多恵
肺野領域の血流系は，肺動脈経由と大動脈経由の2つで構成される．これまで，大動脈経由の再潅流は肺動脈経由の血流の1割以下であるために，γ関数の当てはめによってあらかじめその影響を排除する方法が取られてきた．本研究では，最初に肺動脈経由と大動脈経由の2つの入力をもつ血管系で構成される血流系のインパルス応答をγ関数でモデル化することによって，再潅流の影響を評価する方法について検討するとともに，2つの血流系を分離して評価する解析法を提案する．また，これらの手法を用いた試作システムを肺がん患者の3症例に適用した．さらに，造影MR像を用いて肺野内部の局所血液量の総計と，肺動脈と左心房の信号強度から推算した肺領域全体の大域的血液量を比較した．また，肺野内を占める再潅流の割合を高速グラジエントエコーシネ（fast GE cine）より求めた心拍出量所見と比較し，妥当性を検討した．
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編集者のコメント

2016年田中栄一記念賞（MIT誌論文賞）受賞論文。

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