■プロローグ
Medical AI×CAD
藤田　広志（岐阜大学特任教授/名誉教授）

■Chapter1
押さえておきたいディープラーニングのポイント

Ⅰ AIの基礎知識
　1. 今なぜAIなのか？
　　─医療分野のAIブームの背景と今後の展望
　坂本　真樹（電気通信大学）
　2. ディープラーニングの基礎知識
　　─押さえておくべき用語と手法
　小貫　真希/瀬々　　潤（株式会社 ヒューマノーム研究所）

Ⅱ ディープラーニングによる研究に向けて
　1. ディープラーニングで必要となるハードウエア，ソフトウエア，プラットフォーム，プログラミング言語
　平原　大助（学校法人 原田学園）
　2. ディープラーニング研究におけるデータの種類と収集のポイント
　畑中　裕司（滋賀県立大学）
　3. Neural Network Consoleで学ぶ，始める
　福岡　大輔（岐阜大学）
　4. AI研究開発のためのハンズオンセミナーの活用
　原　　武史（岐阜大学）
　5. NVIDIAハンズオンセミナー（Deep Learning Institute：DLI）とDIGITSの概要
　鈴木　博文（エヌビディア 合同会社）

Ⅲ ディープラーニング研究における学習と評価の実際
　1. データセットの作成と学習方法のノウハウ，学習後の評価方法
　寺本　篤司（藤田医科大学）
　2. ディープラーニング研究の臨床評価と薬機法審査の実際
　三澤　将史（昭和大学横浜市北部病院）

Ⅳ ディープラーニング研究・開発の国内外の動向
　1. わが国におけるメディカルAI研究開発の現状と課題
　浜本　隆二（国立がん研究センター研究所）
　2. 医療AIの研究開発を支えるデータ利活用環境の課題と展望
　黒田　知宏（京都大学）
　3. 医療ビッグデータ研究センターにおけるAI 研究開発の取り組み
　佐藤　真一ほか（国立情報学研究所）
　4. 米国における医療分野のAI研究開発の動向
　　　─Patient EngagementとImaging 3.0の視点から　
　　　　 　長田　雅和（愛知診断治療技術振興財団）
　5. 中国における医用画像分野のAI研究開発の躍進
　山本　修司（株式会社 リジット）

Ⅴ ディープラーニング研究に関する法律・制度
　1. 医療分野のディープラーニング研究に必要となる法律・制度の基礎知識
　橋本　正弘（慶應義塾大学）

■Chapter2
論文から見るディープラーニング研究最前線

1. 放射線治療の患者プラン検証におけるディープラーニングの適応可能性
戸森　聖治/角谷　倫之（東北大学）

2. 肝画像診断へのディープラーニングの応用
八坂耕一郎ほか（東京大学）

3. 畳み込みニューラルネットワーク（DCNN）を用いた良性肺結節，原発性肺がん，
　 転移性肺腫瘍の分類のためのコンピュータ支援診断（CADx）システム
西尾　瑞穂（京都大学）

4. 深層学習（ディープラーニング）による三次元CT画像からの多臓器の自動抽出
周　　向栄（岐阜大学）

5. 冠動脈CT画像解析へのディープラーニングの応用
長谷川　晃ほか（新潟医療福祉大学）

6. GANによるディープラーニングを用いた肺結節の良悪性自動鑑別の性能向上
大西　佑弥/寺本　篤司（藤田医科大学）

7. ディープラーニングを用いたMRAにおける脳動脈瘤検出補助アルゴリズムの作成
植田　大樹（大阪市立大学）

8. 4D FC-ResNetを用いたディープラーニングによるGd-EOB-DTPA造影MR画像における肝臓セグメンテーション
竹永　智美（茨城県立医療大学）

9. 畳み込みニューラルネットワークによる事前の学習データセットを必要としない
ダイナミックPET画像のノイズ低減手法【1】と低線量CT画像の大腰筋セグメンテーション【2】
橋本二三生（浜松ホトニクス 株式会社）

10. 三次元畳み込みニューラルネットワークによる大腸内視鏡病変検出支援
三澤　将史ほか（昭和大学横浜市北部病院）

11. ディープラーニングによるテクスチャ医用画像認識のための2段階転移学習
鈴木　藍雅（産業技術総合研究所）

12. ディープラーニングを用いた臨床CT画像からの筋骨格解剖の自動認識システム
日朝　祐太（奈良先端科学技術大学院大学）

13. 顎顔面領域の画像診断へのディープラーニングの適用
有地　淑子（愛知学院大学）

■エピローグ
インタビュー　“ディープラーニングの父”福島邦彦氏に聞く
AIをブームで終わらせないためにも，私たちはもっと“脳に学ぶ”必要がある

（転載1）‌Chapter 1 「Ⅰ AIの基礎知識」の1，2，「Ⅱ ディープラーニングによる研究に向けて」の1，2，「Ⅲ ディープラーニング研究における学習と評価の実際」の1，2，「Ⅴ ディープラーニング研究に関する法律・制度」の1は，月刊インナービジョン2019年12月号より転載
（転載2）‌Chapter 1 「Ⅱ ディープラーニングによる研究に向けて」の3〜5，「Ⅳ ディープラーニング研究・開発の国内外の動向」の1〜5は，月刊インナービジョン2019年7月号より転載
（転載3）‌Chapter 2の1〜13は，月刊インナービジョン2019年1月号〜2020年2月号のシリーズ「AIの波をとらえる：論文から見るディープラーニング研究最前線」より転載
（転載4）「エピローグ」は，月刊インナービジョン2018年7月号より転載