- スライド
- Jupyter Notebook
- 文章の記載は Google Colaboratory で読み込んだ場合を想定した記載です。
この資料は、CT検診学会 2019年夏期セミナーの講演のために作成した資料です。 データは kaggleで公開されている肺炎の方と肺炎でない方のX線画像を利用しています（事例がCTでなくて、すみません。。。）
多くのAIに関連した入門演習資料は、AIプログラムの開発に重きを置いていますが、実際の開発では、プログラムの作成後に行われる「育てる」フェーズも重要です。育てるフェーズでは
- モデル：学習時のハイパーパラメータをチューニングする
- データ：「必要な注釈を付ける」「利用するデータを選別・加工する」
などが実施されます。この演習では、プログラム開発自身ではなく、これらのハイパーパラメータを触ることや、データの加工で遊んでみることを中心にして組んであります。
発表時利用の資料は以下のとおりです。
- スライドに詳細の内容が書かれています。
- 上記スライドの演習項目にある通り、Google Colaboratory の画面で、このGitHubを指定した後、指示に従って CT2019.zip をアップロードして演習を開始してください。
- アノテーションツールにVoTTを利用しています。
- 全ての画像は kaggle Chest X-Ray Images (Pneumonia)で指定されているライセンス (CC BY 4.0)に従います。
- 全ての記述は 2019年7月12日現在の情報を元にしており、各ツール、頻繁にアップデートされるので、その時の状況に応じて読み替えてください。
- また、本資料やプログラムによって不具合等が起きても、何らかの保証をするものではありません。自己責任でお願いいたします。