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	医療画像情報学実験
時間割コード／Course Code	5242000071
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	水／Wed　1,　水／Wed　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	専門教育科目　専門科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	必修
授業形式／Class Format	実験科目
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
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　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○医療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） ○医療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） ○簡単なプログラムを自分で作成できること（解決する力） ○アルゴリズムを臨床画像の処理に応用できること（学び続ける力）
授業の概要／Summary of the class	○様々なプログラム言語を用いて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 ○人工知能を応用して臨床画像の画像処理を体験する
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　10/9（水）C言語の基礎： #1 順次処理，#2 選択処理第02回　10/16（水）C言語の基礎： #3 反復処理，#4 配列第03回　10/23（水）課題作成1：課題提出期限は授業中に周知する ●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　10/30（水）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　11/6（水）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　11/13（水）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　11/20（水）CAD： #8 ラベリング処理，#9 特徴抽出処理第08回　11/27（水）CAD： #10 CAD 体験演習，#11 前処理第09回　12/4（水）CAD： #12 乳房 X 線写真上の腫瘤陰影の検出第10回　12/11（水）CAD： #13 偽陽性削除処理第11回　12/18（水）CAD： #14 検出性能の評価　　　第12回　12/25（水）課題作成2：課題提出期限は授業中に周知する ●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　1/8（水）Python：人工知能の体験 (1) 第14回　1/22（水）Python：人工知能の体験 (2) 第15回　1/29（水）課題作成3：課題提出期限は授業中に周知する ●第16回　2/5（水）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	成績評価は2/3以上の出席者を対象とします。平常評価（授業への参加度）：10％期末評価（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い，60点以上を合格者とします。
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。 1単位取得のためには予習・復習を含め45時間以上の学習が必要です。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書：なし ○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。 ○課題は期限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	各担当教員　随時（メールで事前に連絡してください）
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	I90: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
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	○保健学科校舎E棟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。 ○初回は10月9日（水）8:40～開始します。

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	医療画像情報学実験
時間割コード／Course Code	5242000071
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	水／Wed　1,　水／Wed　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	専門教育科目　専門科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	必修
授業形式／Class Format	実験科目
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　CP・DP　３　学び続ける力
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	○医療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） ○医療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） ○簡単なプログラムを自分で作成できること（解決する力） ○アルゴリズムを臨床画像の処理に応用できること（学び続ける力）
授業の概要／Summary of the class	○様々なプログラム言語を用いて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 ○人工知能を応用して臨床画像の画像処理を体験する
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　10/9（水）C言語の基礎： #1 順次処理，#2 選択処理第02回　10/16（水）C言語の基礎： #3 反復処理，#4 配列第03回　10/23（水）課題作成1：課題提出期限は授業中に周知する ●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　10/30（水）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　11/6（水）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　11/13（水）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　11/20（水）CAD： #8 ラベリング処理，#9 特徴抽出処理第08回　11/27（水）CAD： #10 CAD 体験演習，#11 前処理第09回　12/4（水）CAD： #12 乳房 X 線写真上の腫瘤陰影の検出第10回　12/11（水）CAD： #13 偽陽性削除処理第11回　12/18（水）CAD： #14 検出性能の評価　　　第12回　12/25（水）課題作成2：課題提出期限は授業中に周知する ●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　1/8（水）Python：人工知能の体験 (1) 第14回　1/22（水）Python：人工知能の体験 (2) 第15回　1/29（水）課題作成3：課題提出期限は授業中に周知する ●第16回　2/5（水）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	成績評価は2/3以上の出席者を対象とします。平常評価（授業への参加度）：10％期末評価（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い，60点以上を合格者とします。
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。 1単位取得のためには予習・復習を含め45時間以上の学習が必要です。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書：なし ○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。 ○課題は期限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	各担当教員　随時（メールで事前に連絡してください）
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	I90: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
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	○保健学科校舎E棟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。 ○初回は10月9日（水）8:40～開始します。

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information