人工知能医学のための機械学習用リンク
このリンクは、人工知能医学の学習・研究のために必要な動画、Quiitaなどのウェブサイトの記事、書籍、データセットなどを医学生など超初心者から、AI研究を目指す医師、医工学研究者の初心者から上級者まで必要となるリンクをまとめたものです。
この分野の進歩はとても速いので、適宜アップデートしていきます。by 人工知能医学研究部 部長 imedix
2020年5月ー
追伸:内容が古いものを削除し、更新および加筆した。また以下に定義した、超初級、初級、中級、上級というのは、人工知能医学研究部 部長 imedixが個人的に決めた目安であり、特に一般に通じる概念ではないので注意を要する。
2023年1月ー
超初級
超初級とは、人工知能医学、特にディープラーニング(深層学習)の一般教養的な知識を指す。例えば医学生であれば、特に人工知能に興味がさほどなくても、常識として知っておくレベルの知識。以下にTEDからミニ講義を選定した。参考にしてください。
初級
初級とは、人工知能医学に親しみがない初学者が、人工知能に興味を覚えた際に、最初に身につけるべき知識レベル。
特に、松尾豊先生(2019年より東京大学大学院工学系研究科 人工物工学研究センター/技術経営戦略学専攻 教授)の講義や著作物は、特にPythonなどコンピュータプログラミングに慣れ親しんでいない人が、ディープラーニングを学び始める場合にためになる内容であると考える。
人工知能医学研究部では以下のようなコンピュータ基礎学習のためのリンク集をつくりました。参考にしてください。
中級
中級とは、実際にパソコンを使って、プログラミングをしながら人工知能を学んでいくレベル。医学生や医学研究者では、もし自分がプログラミングを学ぶのが特に好きな場合は、中級として学習をすすめても良いと考える。しかし医学生の中には、プログラミングの得手・不得手があるので、無理をしてプログラミングをする必要はないと考える。
Linux基本コマンド
Linux上でPythonを使い前に、Linuxコマンドを使えるようにする必要があります。
- 【Linuxコマンドの基本01】 ファイルを管理する Bash上でファイル、ディレクトリを作る、消す、そして、ファイルとはなにか、ディレクトリとは? 初心者にわかりやすく解説。 - YouTube
- 【初心者卒業!】 Linuxの基本はこれ一本でOK! 【Linuxまとめ】 - YouTube
- UNIXコマンド入門 (全28回) - プログラミングならドットインストール
AnacondaとJupyter Notebookとは
Anaconda(アナコンダ)とは、Pythonに加え、データ分析や科学技術、数学などよく利用される Pythonパッケージを一括でインストールできるものです。環境構築を効率良く行えるため、よく利用されます。
「Jupyter Notebook」は、Webブラウザ上でソフトウェアを開発できる環境です。「Jupyter Notebook」は、PythonなどをWebブラウザ上で記述・実行できる統合開発環境です。
- 【7分で分かる】Anacondaインストール&Jupyter Notebookの使い方【Linux版】_Pythonの実行環境準備 - YouTube
- 【超入門!!】Jupyter Notebookの使いかた♪-Pythonの始め方②- - YouTube
Visual Studio Code入門
Linuxで、プログラミングを書く場合は、ワープロソフトのようなエディターを使うのが一般的です。
このうちPythonで人工知能のプログラミングを書く場合、無料で使える Visual Studio Codeが一番オススメです。
Pythonプログラミング
Python入門でアマゾンなどを検索すると数多くの書籍が表示されます。特に入門用書籍としては人工知能医学研究部で
オススメしている書籍はありませんので、個人の好みで選んでください。
しかし初心者にとってはコピペプログラミングという方法もあります。
参考:
コピペから上達するプログラミング術
そこでPythonでコピペプログラミングをする際に参考になるサイトを以下にリストアップしてみました。
-
Qiita このホームページサイトもQiita内にあります。
-
書籍:現場ですぐに使える! Pythonプログラミング逆引き大全400の極意 - 秀和システム あなたの学びをサポート!
Pythonの人工知能開発で使うライブラリ
Pythonによる機械学習 参考書
- 第3版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践 - インプレスブックス
- 医療AIとディープラーニングシリーズ Pythonによる医用画像処理入門 | Ohmsha
- Python実践機械学習システム100本ノック - 秀和システム
Google Colabとは?
Google Colaboratory(グーグル・コラボレイトリーもしくはコラボラトリー)とは、Googleが機械学習の教育及び研究用に提供しているインストール不要かつ、すぐにPythonや機械学習・深層学習の環境を整えることが出来る無料のサービスです。Colab(コラボ)とも呼ばれます。無料で利用する事が出来ますが、Googleアカウントが必要になります。またCPU及びGPU(1回12時間)の環境が利用可能です。
- 【Colab 入門】Google Colaboratory とは?使い方・メリットを徹底解説! | キカガクの技術ブログ
- 【初学者必読】Google Colaboratory とは?使い方・便利な設定などをわかりやすく解説! | AI Academy Media
AWSとは?
AWSとはAmazon Web Servicesの略で、Amazonが提供している100以上のクラウドコンピューティングサービスの総称です。AWSを使えば、クラウド上で機械学習のプログラミングを実行することが可能です。
Ubuntu Linuxとは?インストール方法
Google ColaboratoryやAWSとは別に、もっと自由にPythonによる機械学習をやってみたい場合は、自分のパソコンにUbuntu Linuxをインストール方法もあります。
上級
中級で、Pythonなどを使って、一通りのプログラミングができるようになったら、機械学習の数学的な理論も学ぶ必要がある。これを習得して研究発表が可能なレベルに達すれば上級者といえよう。
以下は編集途中である(2023年1月現在)。
機械学習の学習サイト・教材
Linuxコマンドのはじめの一歩
-
Linuxコマンドの基本01 ファイルを管理する Bash上でファイル、ディレクトリを作る、消す、そして、ファイルとはなにか、ディレクトリとは?
-
【概要把握】Part1 : Ubuntuを初めて触る人が抑えておくべき基本の概念や触り方を広くカバー(学生、エンジニア/技術者、研究者用)【初学者向け】
Visual Code Studio (VSC, VSCode)の使い方
ViないしVIM の使い方(VSCodeで事足りるけど、古典的なターミナルにも親しみたい人向け)
AnacondaとJupyter Notebookとは何か?またどのように使うか?
-
【7分で分かる】Anacondaインストール&Jupyter Notebookの使い方【Linux版】_Pythonの実行環境準備
-
初心者向けPython入門|環境構築で混乱しないために知ってほしいこと|Anaconda/Docker/Colaboratory等について解説
Numpy
Pandas
Sckit-learn(サイキット・ラーン)
Pythonの学習教材
機械学習・人工知能の学習教材
Ubuntu Linux 20.04インストール編
Medical Imaging Datasets
-
Challenges
https://grand-challenge.org/challenges/ -
List of Open Access Medical Imaging Datasets - radRounds Radiology Network
https://www.radrounds.com/profiles/blogs/list-of-open-access-medical-imaging-datasets -
sfikas/medical-imaging-datasets: A list of Medical imaging datasets.
https://github.com/sfikas/medical-imaging-datasets -
Open-Access Medical Image Repositories - aylward.org
http://www.aylward.org/notes/open-access-medical-image-repositories -
Google Cloud Platform
https://console.cloud.google.com/marketplace/browse?filter=solution-type:dataset&pli=1 -
RSNA Intracranial Hemorrhage Detection | Kaggle
https://www.kaggle.com/c/rsna-intracranial-hemorrhage-detection
上記に関連した論文Construction of a Machine Learning Dataset through Collaboration: The RSNA 2019 Brain CT Hemorrhage Challenge | Radiology: Artificial Intelligence
https://pubs.rsna.org/doi/10.1148/ryai.2020190211
整形外科領域の医用画像AI
###Bone Fracture Detectionの研究(2020年5月現在):
現在ほぼ全身の骨折検出AIの論文がでている。
Modality: X-ray, CT, MRI
骨折のほかにSkeletal metastasis (CT)の論文がある。
以下に論文リンク集を作成したので参照としてください。
###米国FDAで認可されているBone Fracture Detection AI医療機器 (2020年5月現在)
Spine 脊椎の骨折検出
-
Radiology AI Aidoc Always-on AI 主に外傷はターゲットとしているようである。
https://www.aidoc.com/ -
Zebra Medical Vision Medical Imaging & AI 圧迫骨折の検出?
https://www.zebra-med.com/solutions/bone
Radius 橈骨遠位端骨折の検出
- Imagen
https://imagen.ai/