7月28日（金曜日）　正午から午後1時　第1会場

演者：
山崎　和博
（エヌビディア合同会社　ディープラーニング　ソリューション アーキテクト）
山田　泰永
（エヌビディア合同会社　NVIDIA エンタープライズ事業部メディカル・ライフサイエンスビジネス担当マネージャー）

演題名：
NVIDIA深層学習環境のご紹介と臨床応用に向けた展望

座長：
長谷川純一（中京大学工学部メディア工学科 教授）

[抄録]
深層学習の普及に向けたNVIDIAの取り組みと，高い演算性能と充実した開発環境により，各所で事実上の標準として普及しているGPU深層学習環境を紹介し，また医療・医学分野での活用事例も紹介する．さらに後半では，医療画像分野での深層学習，及びGPUの更なる普及や実臨床への適用に向けた展望や課題について，広く参加者からのご意見を頂戴し，議論する場としたい．

※参加者の皆様に軽食を用意しますが数に限りがあります．早めに会場へお越しください．（先着順）

第19回 医用画像認知研究会と合同

7月29日（土曜日）　正午から午後1時　第1会場

演者：
尾藤　良孝（株式会社日立製作所 ヘルスケアビジネスユニット）

演題名：
医用画像診断装置・システム高度化のためのデータ解析技術の研究開発

座長：
松尾　政之
（岐阜大学大学院医学系研究科腫瘍制御学講座 放射線医学分野 主任教授）

[抄録]
MRIやCT，USなどの医用画像診断装置において，計測技術の研究開発とともに，計測したデータの解析技術の研究開発が近年大きな進歩を遂げている．解析技術を大きく分類すると，画像再構成，生体情報の抽出，定量化，統計解析，Computer Aided Detection (CAD)等に分けられる．画像再構成では，撮像時間や被ばくの低減のため，欠損や雑音の多いデータからの逐次近似再構成等が挙げられる．生体情報の抽出では，新規バイオマーカを得るために，従来アーティファクトの原因となっていた磁化率等の物理量を導き出す逆問題解法が挙げられる．定量化では，生体組織特徴量の自動計測やMRIの物理パラメータ推定が進められており，さらに定量化を活かした統計解析やCADが進められている．このような解析技術は，装置だけでなく情報システムへと展開されてきている．本講演では，解析技術の概要及び代表的なトピックスについて研究開発状況を紹介する．

※参加者の皆様に軽食を用意しますが数に限りがあります．早めに会場へお越しください．（先着順）