基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	画像情報学・生体光学実験実習／Medical Images・Biophotooptics (Practice)
時間割コード ／Course Code	M242000448
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	医学研究科／
曜日コマ ／Day, Period	他
開講区分 ／Semester offered	後期／second semester
単位数 ／Credits	1.0
学年 ／Year	2,3
主担当教員 ／Main Instructor	佐々木　賀広
科目区分 ／Course Group	大学院（博士課程）
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
佐々木　賀広	医学研究科／

難易度（レベル） ／Level	レベル5
対応するＤＰ ／DP	DP1
授業としての具体的到達目標 ／Concrete arrival target as the class	◯胃がんを識別するロジックをpythonにて実装し理解する。
授業の概要 ／Summary of the class	胃がんの特徴抽出と識別ロジックを学習する。
授業の内容予定 ／Contents plan of the class	(1)～(5)胃がんの特徴抽出 (6)～(9)胃背景粘膜の特徴抽出 (10)～(12)教師データの作成 (13)～(15)機械学習programの作成
成績評価方法及び採点基準 ／A scholastic evaluation method and marking standard	授業への参加度（６０％）と口頭試問（４０％）により評価する。
予習及び復習等の内容 ／Contents such as preparations for lessons and the review	胃がんの予習と毎回の作業の振り返り（復習）を必須とします。
教材・教科書 ／The teaching materials, textbook	なし
参考文献 ／bibliography	ゼロから作るDeep Learning (O'RREILLY)
留意点・予備知識 ／Point to keep in mind, back ground	(1)開発言語pythonのsource codeの理解と入力ができること。 (2)開発環境anacondaをインストールしたPCを準備すること。
授業内容に関する質問・疑義等 ／Question, doubt about class contents	佐々木賀広（講義全般に関する事項への対応）：月曜から木曜９：００－１５：００．
Eメールアドレス・HPアドレス ／E-mail address, HP address	e-mail: gahiro@hirosaki-u.ac.jp Voice: 0172-39-5341
学問分野1（主学問分野） ／Discipline 1
学問分野2（副学問分野） ／Discipline 2	該当なし
学問分野3（副学問分野） ／Discipline 3	該当なし
地域志向科目 ／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法 ／Class form, class method	(1)胃がんと背景粘膜の特徴量をpythonにて定量する。 (2)胃がんと背景粘膜を機械学習で識別するロジックをpythonにて実装する。
科目ナンバー ／The subject number	GM-5-7015-J60
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	実務経験教員が、実際の症例を使用する場合もある。

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