基本情報/Basic Information

開講科目名 ／Course	医用情報科学特論／Medical artificial intelligence
時間割コード ／Course Code	S261000037
ナンバリングコード ／Numbering Code
開講所属 ／Course Offered by	理工学研究科／Graduate School of Science and Technology (Master’s Course)
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
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	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名 ／Instructor	教員所属名 ／Faculty/Department
尾﨑　翔／OZAKI SHO	理工学研究科／Graduate School of Science and Technology (Master’s Course)

難易度（レベル） ／Level	レベル5
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など医療分野の様々な画像データについて理解する．（見通す力） ○それらの医用画像データに対して，生成モデルを用いて適切に解析する方法を学ぶ．（解決していく力）
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、生成モデル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 ガイダンス・イントロダクション 第２回 CTやMRI画像 第３回 AIを用いた画像診断支援 第４回 がんの放射線治療 第５回 pythonの基礎 第６回 pytorchの基礎 第７回 正規分布 第８回 最尤推定 第９回 混合ガウスモデル 第１０回 ニューラルネットワーク 第１１回 敵対的生成ネットワーク 第１２回 変分オートエンコーダー 第１３回 拡散モデル 第１４回 生成モデルを使った医用画像生成の実装 第１５回 生成モデルを使った演習課題
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． 演習課題を生成AIに直接解かせることは禁止しますが，自力で求めた解答の確認や検証のために利用することを推奨します．
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	１．斉藤康毅著『ゼロから作るDeep Learning 5 生成モデル編』（オライリー・ジャパン）
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．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	MS-5-4016-I90
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
対応する汎用的スキル１ ／Transferable Skill1	有
対応する汎用的スキル２ ／Transferable Skill2	有
対応する汎用的スキル３ ／Transferable Skill3	有
対応する汎用的スキル４ ／Transferable Skill4	有
対応する汎用的スキル５ ／Transferable Skill5	有

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