医用画像AIの実装

医用画像 AI は、データ規格・前処理・3D 表現・推論時拡張で詰まりやすい領域。本部では、DICOM / NIfTI から MONAI、頭部 CT 前処理、3D-CNN、TTA まで、実装の現実的な勘所を 5 本でまとめます。

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ヘッダ情報、座標系、Voxel / Pixel の違い。読み込み事故を防ぐ基本。

Transforms、Dataset、Trainer の流れ。事前学習モデルの活用も。

脳卒中研究で必須の頭部 CT 前処理を、実コードベースで段階的に。

ボリューム全体 vs スライス連結。GPU メモリと精度のバランス設計。

Test-Time Augmentation の効用と、医用画像での適切な実装。