Pythonで学ぶ、医用画像再構成から深層学習まで。Pythonで医用画像処理、画像再構成、深層学習を体験したい方に、基礎から丁寧に解説した。Pythonによる画像再構成の実験は、付録の「画像処理・表示ツールDisplay Ver.075」でも実験できる。深層学習のひとつであるDeep Image Prior（DIP）は、膨大な教師画像を必要とせず、1枚の入力画像から、雑音除去、超解像、画像修復などが可能であり、本書はDIPの解説と雑音除去、超解像の実験例を提示している。 『Pythonによる画像再構成と深層学習の基礎』に収載のプログラム,画像,表示ソフトウエアは 「医療科学社のホームページ」からダウンロードすることができます。 第1章　Pythonの基礎 第2章　ディジタル画像の作成 第3章　ディジタル画像処理の基礎 第4章　ディジタル画像処理の応用 第5章　画像再構成への適用 第6章　Deep image prior（DIP）による画像処理 第7章　Deep image prior（DIP）の画像再構成法への応用 第1章　Pythonの基礎 第2章　ディジタル画像の作成 第3章　ディジタル画像処理の基礎 第4章　ディジタル画像処理の応用 第5章　画像再構成への適用 第6章　Deep image prior（DIP）による画像処理 第7章　Deep image prior（DIP）の画像再構成法への応用