科目名 | 医用画像処理 | ||
単位数 | 2.0 | ||
担当者 | 医用情報科学専攻 教授 新任教員 | ||
履修時期 | 後期(第3ターム) | ||
履修対象 | 3年次以上 | ||
講義形態 | 講義 | ||
講義の目的 | 医用画像処理は一般的な画像処理,コンピュータグラフィックスなどの応用である一方,画像データや対処すべき問題の特殊性により独自の発展を遂げてきた.本講義では,処理の対象となる医用画像の知識,処理の基本技法のみならず,医療・医学上の問題に対する解決法となる実際の処理まで幅広い知識の獲得を目的とする.また,3回の実習により実際の医用画像を使用した基本技法のプログラミング技術の習得も行う. | ||
到達目標 |
下記にあげた具体的な目標の達成により, 医用画像処理における基礎的な知識・技能を習得する ・多様な医用画像について知識を習得する【知識1、知識2】 ・医療・医学上の問題とその画像処理による解決法について学ぶ【知識2、技能1】 ・一般の2次元画像の画像処理を多次元に拡張した処理技法,および多次元特有の処理技法について理解する【知識2、技能1】 ・フリーウェアImage Jのマクロ機能により医用画像処理の基本技法のプログラミングを習得する【技能1、思考力・判断力】 |
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受講要件 | 特になし | ||
履修取消の可否 | 可 | ||
履修取消不可の理由 | |||
事前・事後学修 |
・講義内容をノートにまとめ,さらに詳しい内容を参考書で調べる ・フリーウェアImage Jを使って画像処理に慣れる ・画像処理の技法で使用される線形代数学,解析学,確率統計などの関連事項を復習する ・画像情報処理,コンピュータグラフィクス,パターン認識などの講義で習った技術との関連性について整理する |
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講義内容 |
第1回 概論 第2回 医用画像の表示と可視化 第3回 実習1(Image J基本操作:医用画像データに触れる) 第4回 3次元形状の処理と表現 第5回 3次元画像フィルタと画像特徴 第6回 解剖学的構造物・形状などの知識表現(統計的形状モデル) 第7回 画像レジストレーション(T)幾何変換モデルによる手法 第8回 画像レジストレーション(U)変位ベクトル場による手法 第9回 実習2(Image Jマクロプログラミング:画像レジストレーション) 第10回 領域抽出(T)データ駆動型の手法 第11回 領域抽出(U)形状モデル・アトラスに基づく手法 第12回 実習3(Image Jマクロプログラミング:統計的形状モデル) 第13回 多次元画像の処理と解析 第14回 診断および治療の支援技術 第15回 まとめ |
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期末試験実施の有無 | 実施しない | ||
評価方法・基準 |
レポート(80%)および授業参加度(20%)により評点を計算する. 評価基準は学生便覧に記載の通り. |
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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 | ||
担当者プロフィール | 核医学などの医用画像の解析と処理、画像再構成を含む画質改善処理の研究に従事 | ||
講義に関連する実務経験 | 1998年ー2001年京都大学医学部附属病院、2001年ー2007年先端医療センターに勤務(映像医療機器を用いた診断・治療に関する研究開発に従事)。2007年−2024年京都医療科学大学に勤務(核医学診断装置を用いた画像処理に関する教育研究に従事)。 | ||
課題や試験に対するフィードバック | レポートに対しての総評を講義時間内にて説明し, 必要に応じて個別評価をメール等を通じて学生個々に伝える. | ||
アクティブ・ラーニング | Project Based Learning(課題解決型学習), ディスカッション | ||
キーワード | 可視化, フィルタ処理, 多次元画像, レジストレーション, 領域抽出, 人工知能 | ||
備考 | (医用情報科学科のみ)【教職】高一種(情報) |