科目一覧へ戻る | 2024/03/29 現在 |
開講科目名 /Course |
医用情報科学特論 |
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時間割コード /Course Code |
S241000039 |
ナンバリングコード /Numbering Code |
|
開講所属 /Course Offered by |
理工学研究科/ |
曜日コマ /Day, Period |
月 4 |
開講区分 /Semester offered |
前期/first semester |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
1,2 |
主担当教員 /Main Instructor |
尾﨑 翔/OZAKI SHO |
科目区分 /Course Group |
大学院(博士前期課程) 専門科目 |
教室 /Classroom |
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必修・選択 /Required/Elective |
選択 |
授業形式 /Class Format |
講義科目 |
メディア授業 /Media lecture |
- |
教員名 /Instructor |
教員所属名 /Faculty/Department |
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尾﨑 翔/OZAKI SHO | 理工学研究科/ |
難易度(レベル) /Level |
レベル5 |
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対応するDP /DP |
DP1・DP2 |
授業としての具体的到達目標 /Concrete arrival target as the class |
○CTやMRIなどの医用画像、遺伝子発現量などのゲノムデータ、レセプトのような時系列データなど、医療分野の様々なデータ形式について理解する.(一般的並びに専門的教養を基礎とする広い視野に立った学識を習得する) ○それらのデータに対して,深層学習や機械学習など情報科学技術を用いて適切に解析する方法を学ぶ.(科学・技術の高度化と多様化に順応し得る幅広い視点から考察できる力を習得する) |
授業の概要 /Summary of the class |
医療現場では、CTやMRIなどの画像情報、がんの放射線治療に用いられる体内の線量分布情報、ゲノム情報など様々な情報が用いられており、患者さんの診断・治療に役立てられている。それらの医療情報をインプットとして、機械学習や深層学習がどのように患者さんの診療に応用されているかを学んでいく.pythonやフレームワークを使った実装も行う. |
授業の内容予定 /Contents plan of the class |
第1回4/15:ガイダンス・イントロダクション 第2回4/22:CTやMRI画像 第3回5/2:AIを用いた画像診断支援 第4回5/13:がんの放射線治療 第5回5/20:ゲノム情報の個別化医療への応用 第6回5/27:pythonの基礎 第7回6/3:機械学習に必要な基本的な数学 第8回6/10:Numpyを使った線形回帰の実装 第9回6/17:機械学習のライブラリの基礎 第10回6/24:ニューラルネットワークの基礎 第11回7/1:深層学習のフレームワークの基礎 第12回7/8:医用画像のセグメンテーション 第13回7/16:顕微鏡画像からの血液細胞の検出 第14回7/22:深層学習を使ったDNA配列解析 第15回7/29:深層学習を使った時系列解析 |
成績評価方法及び採点基準 /A scholastic evaluation method and marking standard |
演習課題(30%),レポート(20%),授業への参加度(50%)により総合的に評価する. |
予習及び復習等の内容 /Contents such as preparations for lessons and the review |
授業内容に関して予習・復習しておくこと. |
教材・教科書 /The teaching materials, textbook |
特に指定しない.適宜資料を配布する. |
参考文献 /bibliography |
1.尾川浩一編著『画像・情報処理』(国際文献社) 2.荒木不次男編著『放射線治療物理学』(国際文献社) 3.中久喜健司著『科学技術計算のためのpython入門』(技術評論社) 4.服部成介,水島-菅野純子著,菅野純夫監修『よくわかるゲノム医学』(羊土社) 5.https://japan-medical-ai.github.io/medical-ai-course-materials/index.html |
留意点・予備知識 /Point to keep in mind, back ground |
特にない. |
授業内容に関する質問・疑義等 /Question, doubt about class contents |
オフィスアワー火曜日16:00~17:00 |
Eメールアドレス・HPアドレス /E-mail address, HP address |
(sho.ozaki(at)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 |
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 |
講義および演習 |
科目ナンバー /The subject number |
0 |
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 |
特になし |
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 |
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該当するデータはありません |