科目名 計算解剖学特論
単位数 2.0
担当者 医用情報科学専攻 教授 増谷 佳孝
履修時期 前期
履修対象 1,2年
概要 形式:講義および実習
「計算解剖学」とは,情報科学,数理科学,医用画像工学,解剖学などを基本とした境界領域の新しい学問であり,計算機による医用画像理解とその医療応用を目的としている.その基礎として,多様な人体の解剖構造を計算機内で表現し,これを利用して計測結果である医用画像に含まれる構造の推定を行うための理論と手法が重要となる.本講義では,計算解剖学の背景や関連する学問および理論の基礎知識を習得しつつ,プログラミングを中心とした実習によって近年の医用画像理解の手法に必要不可欠な技術を学ぶ.
科目の到達目標 ・計算解剖学が発展した背景や実際の医療の問題を含め,計算機による医用画像理解に関する基礎知識を習得する
・多様な人体の解剖学的構造物を計算機内で表現する手法を学ぶ
・形状モデリング,画像と形状のレジストレーションなどの技術を応用して統計的形状モデルの構築と応用の実際を習得する
・拡散MRIに基づく微細な解剖構造の推定に関する基礎知識を学ぶ
受講要件 特になし
事前・事後学修の内容 ・講義内容をノートにまとめ,さらに詳しい内容を参考書,公開されている論文・記事などで調べる
・統計学,数理科学などの関連事項を復習する
・医学分野,特に講義と関連の深い解剖学,画像解剖学に関する書籍,公開されている論文・記事を読む
・与えられたプログラミング課題を発展させ,頑健・高速な手法に改良する
講義内容 1.概論(計算解剖学とは)
2.医用画像理解のための周辺理論(形態計測論など)
3.レジストレーション(1)概要(画像および形状の幾何変換の基礎)
4.レジストレーション(2)理論(demonsアルゴリズム, diffeomorphism, currentsなど)
5.レジストレーション(3)実習(demonsアルゴリズム実装)
6.レジストレーション(4)実習(demonsアルゴリズム実験・およびその他のアルゴリズム実装)
7.統計的形状モデル(1)概要(形状表現の基礎)
8.統計的形状モデル(2)理論(様々な統計的形状モデルと領域抽出への応用)
9.統計的形状モデル(3)実習(データ収集・統計的形状モデル構築)
10.統計的形状モデル(4)実習(統計的形状モデルのレジストレーションによる領域抽出)
11.微細解剖構造の推定(1)概要(拡散MRIの基礎)
12.微細解剖構造の推定(2)理論(拡散MRIの信号値モデル,可視化および解析法)
13.微細解剖構造の推定(3)実習(模型・標本の拡散MRIデータ収集)
14.微細解剖構造の推定(4)実習(信号値モデルへのフィッティング)
15.総論・まとめ
評価方法 授業参加度(20%),およびレポート(80%)により評点を計算する.評価基準は履修規定に記載の通り.
教科書等 参考書:
・日本医用画像工学会(監修),医用画像工学ハンドブック
・青木ほか,これでわかる拡散MRI(第3版)秀潤社
担当者プロフィール 拡散MRIなどの多次元医用画像の解析と処理、計算機による医用画像理解の基礎理論と応用の研究に従事
※授業内容に関する個別学習相談を随時受け付けていますが,事前にメールでアポイントメントを取ってから来訪すること
備考