生体医用画像解析 (4026)

授業科目基本情報

科目区分 専門科目 教職科目 指定なし
単位数 1 選択・必修・自由 選択
授業形態 講義 主な使用言語 英語
開講時期 履修登録システム 使用する
履修登録期間 2018/05/25~2018/06/07 履修取消期限 2018/07/03

教育プログラム別の履修区分

プログラム名 IS CB BS BN MS CP DS
履修区分
コア科目 C
履修方法 ・基盤科目及び専門科目から12単位以上履修すること。
・情報生命科学プログラムでは、コア科目である「システムズバイオロジ」、「生体医用画像解析」、「生体医用メディア情報学」、「『応用生命科学・微生物科学、応用生命科学・植物科学、応用生命科学・バイオメディカル』のうちいずれか1科目」及び「バイオサイエンス産業展開Ⅰ」から3科目以上を履修すること。

授業科目概要

担当責任教員 佐藤 嘉伸
担当教員 佐藤嘉伸
教育目的/授業目標 生体医用画像は、人体内部の種々の物理的・生理的パラメータ分布を表す計測データである。近年の生体医用画像撮影技術の急速な発展(多様化と高精細化)により、生体医用画像解析の重要性が高まっている。本講義では、人体イメージング原理の基礎、および、生体医用画像に固有の多次元性、多モダリティ性、人体解剖知識の利用などに着目した画像解析法を論じる。さらに、医療診断・治療支援への臨床応用、生体医用画像に基づく新しい研究展開など、応用システムや学問的波及効果についても触れる。
指導方針 講義は、生体医用画像解析で必要となる数学や関連科目(画像情報処理やパターン認識)の効果的な復習にもなるよう心掛ける。

クラス情報



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授業計画

回数 日付 [時間] テーマ 内容
1 6/29 [1] 生体医用画像解析概論 歴史、生体医用画像の種類、主な研究対象、関連領域・学問的位置づけ、一般的な画像処理との比較
2 7/3 [1] 生体医用画像イメージングの原理 生体(人体)イメージングの物理と数理、X線CT再構成原理、MRIの原理
3 7/5 [1] 生体医用画像の可視化 最大値投影法サーフィスレンダリング、ボリュームレンダリング
4 7/10 [1] 生体医用画像の前処理 多次元画像の平滑化、画像強調、特徴抽出
5 7/18 [1] 生体医用画像の位置合わせ 変換の表現、類似性尺度(異種モダリティ)、画像以外のデータ形式(点群、表面等)、データの次元(3D-3D, 2D-3D等), 非剛体位置合わせ。
6 7/20 [1] 生体医用画像の領域分割と認識1 最大事後確率推定、確率アトラス、統計形状モデル、マルチアトラスラベル融合
7 7/24 [1] 生体医用画像の領域分割と認識2 最大事後確率推定、確率アトラス、統計形状モデル、マルチアトラスラベル融合
8 8/1 [1] まとめと総合討論、試験 講義内容の総括、生体医用画像解析の将来展望、講師と受講者の総括討論、試験

授業日程

回数 日付 時間 講義室 備考
1 6/29 1 L2
2 7/3 1 L2
3 7/5 1 L2
4 7/10 1 L2
5 7/18 1 L2
6 7/20 1 L2
7 7/24 1 L2
8 8/1 1 L3

テキスト・参考書

テキスト 講義スライド・ハンドアウトを講義 web ページ (講義中にアナウンス)で配布します。
参考書 講義中にアナウンス

その他

履修条件 画像処理に馴染みがあることが望ましいが、特に、要求しない。
オフィスアワー 講義終了後、あるいは事前予約でいつでも(B502)。電子メールは常時受付。
成績評価の方法と基準 ・5段階(秀・優・良・可・不可)で評価する。
・試験・レポート80%、出席・講義に取り組む姿勢20%で評価する。
関連科目 特になし
関連学位 工学、バイオサイエンス
注意事項 特になし

授業関連URL



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配布資料



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