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	医用画像情報学実験
時間割コード／Course Code	5232000051
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	医学部保健学科／
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　1,　火／Tue　2
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	1.0
学年／Year	3,4
主担当教員／Main Instructor	對馬惠／TSUSHIMA MEGUMI
科目区分／Course Group
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective
授業形式／Class Format
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
對馬惠／TSUSHIMA MEGUMI	保健学研究科／
山口平／YAMAGUCHI MASARU	保健学研究科／
奥田　光一／OKUDA KOICHI	保健学研究科／

難易度（レベル）／Level	レベル3
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　 CP・DP　２　解決していく力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○医用画像情報学の基礎理論やコンピュータに関する知識を修得すること（見通す力） ○医用画像処理の基本的なアルゴリズムや具体例について理解すること（見通す力） ○Ｃ言語を用いた簡単なプログラムを自分で作成できること（解決する力）
授業の概要／Summary of the class	○Ｃ言語を用いたプログラミングの基礎を学修する ○画像処理のアルゴリズムを応用して簡単な病変検出プログラム(CAD)を作成する ○プログラミングを通して人工知能を体験する
授業の内容予定／Contents plan of the class	●第1回～3回までは「Visual studio」を用いたプログラミング演習　◎主担当者は山口第01回 C言語の基礎： #1 順次処理，#2 選択処理第02回 C言語の基礎： #3 反復処理，#4 配列第03回課題作成1 ●第4回～12回までは「Cygwin」を用いたプログラミング演習　◎主担当者は對馬第04回 CAD： #0 プログラミングの基礎，#1 画像の入出力及び表示，#2 白黒反転，#3 階調処理第05回 CAD： #4 空間領域でのフィルタ処理，#5 周波数領域でのフィルタ処理第06回 CAD： #6 画像の2値化処理，#7 二値画像の膨張・収縮処理第07回 CAD： #8 ラベリング処理，#9 特徴抽出処理第08回 CAD： #10 CAD 体験演習，#11 前処理第09回 CAD： #12 乳房 X 線写真上の腫瘤陰影の検出第10回 CAD： #13 偽陽性削除処理第11回 CAD： #14 検出性能の評価　　　第12回課題作成2 ●第13回～15回までは「Python」を用いたプログラミング演習　◎主担当者は奥田第13回 Python：人工知能の体験 (1) 第14回 Python：人工知能の体験 (2) 第15回課題作成3 ●第16回予備日授業の進行状況等により，シラバスと実際の内容と異なる場合には，その都度説明します。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	平常評価（授業への参加度）：10％レポート（課題1～課題3）：各30％上記を合算して最終的な成績評価を行う予定です。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	予習：各回の実験内容について，配付テキストの該当箇所を熟読してきてください。復習：実験内容は国家試験に必要な知識なので，処理の内容や名称を理解しておいてください。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	○実験に用いるテキストおよびデータはその都度配付します。
参考文献／bibliography	特になし
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	○パソコンを用いた演習になりますので，キーボード入力の苦手な方は練習しておいてください。 ○レポートは期日までに必ず提出してください。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	（對馬）随時（不在の際はEメールに連絡をください）
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	對馬惠 tmegumi「Ａ」hirosaki-u.ac.jp 奥田光一 okuda1「Ａ」hirosaki-u.ac.jp 山口平 masarun「Ａ」hirosaki-u.ac.jp ※「Ａ」は「＠」と置き換えてください。
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	D90:人間医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	実務経験
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	保健学科校舎内5F マルチメディア総合演習室にて，パソコンを使用しながら演習形式で行います。
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	授業に関する周知は，弘前大学のメールアドレスおよびTeamsにて連絡します。

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	医用画像情報学実験
時間割コード／Course Code	5232000051
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	医学部保健学科／
曜日コマ／Day, Period	火／Tue　1,　火／Tue　2
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	1.0
学年／Year	3,4
主担当教員／Main Instructor	對馬惠／TSUSHIMA MEGUMI
科目区分／Course Group
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective
授業形式／Class Format
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル3
対応するＣＰ／ＤＰ／CP/DP	CP・DP　１　見通す力　　 CP・DP　２　解決していく力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○医用画像情報学の基礎理論やコンピュータに関する知識を修得すること（見通す力） ○医用画像処理の基本的なアルゴリズムや具体例について理解すること（見通す力） ○Ｃ言語を用いた簡単なプログラムを自分で作成できること（解決する力）
授業の概要／Summary of the class	○Ｃ言語を用いたプログラミングの基礎を学修する ○画像処理のアルゴリズムを応用して簡単な病変検出プログラム(CAD)を作成する ○プログラミングを通して人工知能を体験する
授業の内容予定／Contents plan of the class	●第1回～3回までは「Visual studio」を用いたプログラミング演習　◎主担当者は山口第01回 C言語の基礎： #1 順次処理，#2 選択処理第02回 C言語の基礎： #3 反復処理，#4 配列第03回課題作成1 ●第4回～12回までは「Cygwin」を用いたプログラミング演習　◎主担当者は對馬第04回 CAD： #0 プログラミングの基礎，#1 画像の入出力及び表示，#2 白黒反転，#3 階調処理第05回 CAD： #4 空間領域でのフィルタ処理，#5 周波数領域でのフィルタ処理第06回 CAD： #6 画像の2値化処理，#7 二値画像の膨張・収縮処理第07回 CAD： #8 ラベリング処理，#9 特徴抽出処理第08回 CAD： #10 CAD 体験演習，#11 前処理第09回 CAD： #12 乳房 X 線写真上の腫瘤陰影の検出第10回 CAD： #13 偽陽性削除処理第11回 CAD： #14 検出性能の評価　　　第12回課題作成2 ●第13回～15回までは「Python」を用いたプログラミング演習　◎主担当者は奥田第13回 Python：人工知能の体験 (1) 第14回 Python：人工知能の体験 (2) 第15回課題作成3 ●第16回予備日授業の進行状況等により，シラバスと実際の内容と異なる場合には，その都度説明します。
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	平常評価（授業への参加度）：10％レポート（課題1～課題3）：各30％上記を合算して最終的な成績評価を行う予定です。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	予習：各回の実験内容について，配付テキストの該当箇所を熟読してきてください。復習：実験内容は国家試験に必要な知識なので，処理の内容や名称を理解しておいてください。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	○実験に用いるテキストおよびデータはその都度配付します。
参考文献／bibliography	特になし
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	○パソコンを用いた演習になりますので，キーボード入力の苦手な方は練習しておいてください。 ○レポートは期日までに必ず提出してください。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	（對馬）随時（不在の際はEメールに連絡をください）
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	對馬惠 tmegumi「Ａ」hirosaki-u.ac.jp 奥田光一 okuda1「Ａ」hirosaki-u.ac.jp 山口平 masarun「Ａ」hirosaki-u.ac.jp ※「Ａ」は「＠」と置き換えてください。
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	J60:情報科学、情報工学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2	D90:人間医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	実務経験
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	保健学科校舎内5F マルチメディア総合演習室にて，パソコンを使用しながら演習形式で行います。
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	授業に関する周知は，弘前大学のメールアドレスおよびTeamsにて連絡します。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information