シラバス参照

基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	情報と健康・医学－保健・医療におけるデータサイエンスと数理モデル－／Information and Health/Medical Science-Data Science and mathematical models for medicine-
時間割コード／Course Code	1221100316
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	教養教育科目／
曜日コマ／Day, Period	金／Fri　5
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	松谷秀哉／MATSUTANI HIDEYA
科目区分／Course Group	教養教育科目　人間・生命
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	選択必修
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
松谷秀哉／MATSUTANI HIDEYA	医学研究科／

難易度（レベル）／Level	レベル2
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○医学，情報科学，統計学ならびにその近接領域についての学識を得ること ○上記学問の知識や技能に基づいて，医学・保健データについて理解できるようになること
授業の概要／Summary of the class	・大学生活や研究・医療の分野で必要となる情報技術を修得する・デジタル情報の概念と構造の基礎を学び，データ解析として医療画像や感染症における数理モデルを修得する
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：授業ガイダンス第２回：デジタルデータ（2進数、10進数、16進数）と文字情報第３回：デジタルデータと音声情報第４回：デジタルデータと画像情報第５回：画像処理の基礎（ImageJの基本操作）第６回：画像処理の基礎（ImageJによる画像演算）第７回：Excelの基本操作第８回：Excelによるいろいろなデータ処理第９回：Excelによるデータ処理（検査データ：感度と特異度）第１０回：数理モデルの基礎（微分方程式と差分方程式：Excelでの方法）第１１回：数理モデルの基礎（マルサスの人口モデルと微分方程式：Excelでの方法）第１２回：数理モデルの基礎（人口モデルに対するモデルの改良、ロジスティック方程式）第１３回：数理モデルの基礎（いろいろな現象と数理モデル）第１４回：数理モデルの基礎（感染と数理モデル）第１５回：数理モデルの基礎（コロナウィルスの感染状況）
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	各項目ごとの課題レポートを出題（3回程度）します。評価は、課題レポートが60%，平常点が40％，を合算して最終的な成績評価を行います。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	予習は，教材・資料は、Moodleで配布しますので、授業内容を一読して受講ください。復習を行い，知識や技能を定着する事を想定しています。特に初学の分野，授業で理解出来なかった内容は充分な時間を使い復習してください。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書はありません。必要な教材・資料は、Moodleで配布します。
参考文献／bibliography	・微分方程式で数学モデルを作ろう，D.バージェス他，日本評論社・数学モデルを作って楽しく学ぼう　Excelコンピュータシミュレーション，三井和夫，森北出版その他、必要に応じて授業で紹介します。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	授業では、主にパソコンのアプリ（画像処理ソフトやExcelなど）を用いて進めていきます。そのため、パソコンやExcelなど（表計算）の基本的な操作にある程度慣れている事を前提とします。 Windowsパソコンを想定していますが、Macintoshでの復習などは十分に可能です。ただし、スマホ系は無理です。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	随時
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	shu@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	I90:人間医工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	演習形式（情報基盤センター実習室でのWindowsパソコン）
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	繰り返しになりますが、「予習及び復習等の内容」と「留意点・予備知識」の記載の様に、必ず、自分の手を動かし、仕組みと結果が一致する事を確認してい理解する事が大事です。

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

開講科目名／Course	情報と健康・医学－保健・医療におけるデータサイエンスと数理モデル－／Information and Health/Medical Science-Data Science and mathematical models for medicine-
時間割コード／Course Code	1221100316
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	教養教育科目／
曜日コマ／Day, Period	金／Fri　5
開講区分／Semester offered	前期／first semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2,3,4
主担当教員／Main Instructor	松谷秀哉／MATSUTANI HIDEYA
科目区分／Course Group	教養教育科目　人間・生命
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	選択必修
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル2
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○医学，情報科学，統計学ならびにその近接領域についての学識を得ること ○上記学問の知識や技能に基づいて，医学・保健データについて理解できるようになること
授業の概要／Summary of the class	・大学生活や研究・医療の分野で必要となる情報技術を修得する・デジタル情報の概念と構造の基礎を学び，データ解析として医療画像や感染症における数理モデルを修得する
授業の内容予定／Contents plan of the class	第１回：授業ガイダンス第２回：デジタルデータ（2進数、10進数、16進数）と文字情報第３回：デジタルデータと音声情報第４回：デジタルデータと画像情報第５回：画像処理の基礎（ImageJの基本操作）第６回：画像処理の基礎（ImageJによる画像演算）第７回：Excelの基本操作第８回：Excelによるいろいろなデータ処理第９回：Excelによるデータ処理（検査データ：感度と特異度）第１０回：数理モデルの基礎（微分方程式と差分方程式：Excelでの方法）第１１回：数理モデルの基礎（マルサスの人口モデルと微分方程式：Excelでの方法）第１２回：数理モデルの基礎（人口モデルに対するモデルの改良、ロジスティック方程式）第１３回：数理モデルの基礎（いろいろな現象と数理モデル）第１４回：数理モデルの基礎（感染と数理モデル）第１５回：数理モデルの基礎（コロナウィルスの感染状況）
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	各項目ごとの課題レポートを出題（3回程度）します。評価は、課題レポートが60%，平常点が40％，を合算して最終的な成績評価を行います。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	予習は，教材・資料は、Moodleで配布しますので、授業内容を一読して受講ください。復習を行い，知識や技能を定着する事を想定しています。特に初学の分野，授業で理解出来なかった内容は充分な時間を使い復習してください。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書はありません。必要な教材・資料は、Moodleで配布します。
参考文献／bibliography	・微分方程式で数学モデルを作ろう，D.バージェス他，日本評論社・数学モデルを作って楽しく学ぼう　Excelコンピュータシミュレーション，三井和夫，森北出版その他、必要に応じて授業で紹介します。
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	授業では、主にパソコンのアプリ（画像処理ソフトやExcelなど）を用いて進めていきます。そのため、パソコンやExcelなど（表計算）の基本的な操作にある程度慣れている事を前提とします。 Windowsパソコンを想定していますが、Macintoshでの復習などは十分に可能です。ただし、スマホ系は無理です。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	随時
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	shu@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	I90:人間医工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3	該当なし
実務経験のある教員による授業科目について／About the class subject by the teacher with the work experience	なし
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	演習形式（情報基盤センター実習室でのWindowsパソコン）
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	繰り返しになりますが、「予習及び復習等の内容」と「留意点・予備知識」の記載の様に、必ず、自分の手を動かし、仕組みと結果が一致する事を確認してい理解する事が大事です。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information