科目一覧へ戻る | 2024/03/29 現在 |
開講科目名 /Course |
医用データサイエンス特論 |
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時間割コード /Course Code |
S242002015 |
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 |
水/Wed 3 |
開講区分 /Semester offered |
後期/second semester |
単位数 /Credits |
2.0 |
学年 /Year |
1,2,3 |
主担当教員 /Main Instructor |
尾﨑 翔/OZAKI SHO |
科目区分 /Course Group |
大学院(博士後期課程) 安全システム工学専攻 |
教室 /Classroom |
|
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・DP3 |
授業としての具体的到達目標 /Concrete arrival target as the class |
○深層学習はCTやMRI、病理画像などの医用画像処理を中心に医療の様々な場面で応用されている。 ○本科目では、深層学習の医療分野への応用を目標に理論と実装の両方を学ぶ。 |
授業の概要 /Summary of the class |
深層学習の数理的な側面を理解する事は、新たなモデルを構築する上で重要となる。また、PyTorchやChainer、TensorFlowなどの深層学習を実装するためのフレームワークを修得する。U-NetやGANなど医療分野で用いられている深層学習モデルについて講義を行い、フレームワークを用いた実装に取り組んでもらう。さらに、発展的な内容として、Transformerや拡散モデルなど最新の深層学習モデルについても講義する。 |
授業の内容予定 /Contents plan of the class |
第1回 10/9 ガイダンス・イントロダクション 第2回 10/16 畳み込みニューラルネット 第3回 10/23 U-Netを使った臓器や腫瘍のセグメンテーション 第4回 10/30 畳み込みニューラルネットを用いたDNA解析 第5回 11/6 GANを使った医用画像生成 第6回 11/13 変分オートエンコーダー 第7回 11/20 自然言語処理とレセプトデータの解析 第8回 11/27 自然言語処理とTransformer 第9回 12/4 ViS Transformerと医用画像処理 第10回 12/11 拡散モデルの数理I 第11回 12/18 拡散モデルの数理II 第12回 12/25 フレームワークを使った課題解決1 第13回 1/8 フレームワークを使った課題解決2 第14回 1/22 フレームワークを使った課題解決3 第15回 1/29 課題の発表 |
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(50%)と最後の課題発表(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 |
授業内容について予習・復習しておくこと。 |
教材・教科書 /The teaching materials, textbook |
特に指定しない。 |
参考文献 /bibliography |
特に指定しない。 |
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 |
講義形式 |
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 |