第43回東北支部セミナー
『やさしく学ぶ深層学習のキホンとPET画像への応用』
東北支部
近年のPET画像再構成技術の進歩は目覚ましく，深層学習（Deep Learning）を用いたアルゴリズムが主要メーカーの装置に搭載される時代となりました．しかし，「従来の再構成と何が違うのか」「臨床現場でどう評価すべきか」という疑問を抱えたまま運用されているケースも少なくありません．
本セミナーでは，深層学習の基礎から臨床応用のリアルまでを体系的に学ぶ機会を提供します．最新装置におけるAI技術と企業が描く展望をメーカーから解説していただくとともに，臨床現場での具体的な評価事例や，最新の理論背景に基づいた将来展望まで，第一線で活躍される講師の方々に分かりやすく解説いただきます．
日々の業務で抱く疑問を理解に変えて，将来的な研究活動へと繋がる第一歩となることを期待しております．初学者の方も大歓迎ですので，奮ってご参加ください．
日時：2026年7月31日（金曜日）18:00～19:50
会場：Web配信（オンライン開催）
募集人数：50名（先着順）
参加費：会員 500円 非会員 1,000円（RacNeでの決済となります）
参加資格：不問
申込期間：2026年6月1日（月曜日）～ 2026年7月21日（火曜日）
申込方法：会員システム『Racine（ラクネ）』にログインしてお申し込みください．
申込手順：https://www.jsrt.or.jp/data/seminar-entry/
※「オンラインセミナー利用規約」を遵守してください．
※ 原則，返金できませんので，予めご了承ください．
プログラム 『やさしく学ぶ深層学習のキホンとPET画像への応用』
18:00～18:05 開会あいさつ
核医学学術企画研究班 班長 佐藤 郁（秋田県立循環器・脳脊髄センター）
18:05～18:25
企業の考えるAI活用とそのマイルストーン ―PETへの応用から期待されるアウトカム―
新山 大樹 氏 （キヤノンメディカルシステムズ株式会社）
18:25～18:45
当院におけるDeep learning画像再構成技術の活用について
稲月 椋 先生（総合南東北病院）
18:45～19:45
Deep LearningベースPET画像再構成の現状と展望
三輪 建太 先生（福島県立医科大学 保健科学部 診療放射科学科）
19:45～19:50 閉会の挨拶
問合先：秋田県立循環器・脳脊髄センター 放射線科診療部 佐藤 郁
E-mail : ksato<a>akita-noken.jp
※<a>を@に変えてください
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