先端医療データインテリジェンス特論
Numbering Code |
G-MED49 5M453 LJ89 G-MED49 5M453 LJ88 G-MED49 5M453 LJ25 |
Year/Term | 2022 ・ First semester | |
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Number of Credits | 2 | Course Type | Lecture | |
Target Year | 1st year master's students | Target Student | ||
Language | Japanese | Day/Period | Thu.2 | |
Instructor name |
SASAYAMA SATOSHI (Graduate School of Medicine Associate Professor) NAKAO MEGUMI (Graduate School of Medicine Professor) |
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Outline and Purpose of the Course | 医療検査や画像診断機器で得られる様々な情報を、適切に解析し診断に活用するため様々な信号・画像処理技術を理解し、さらに新たな医療機器システムの開発に必要な能力を身につけることを目的とする。そのための基礎として、生体の電気的、力学的、光学的な特性と、それに基づいた生体計測およびイメージングの手法を理解する。また、実際の基礎研究や臨床に使われている非侵襲的な医療画像装置として、超音波や光を用いた機器を取り上げ、現在の装置の機能と適用、今後の開発課題についても理解する。 | |||
Course Goals | 生体物性とそれに基づく計測と種々のイメージング方法により得られるデータの性質や構造を理解する。特に、超音波や光を用いた医療画像診断機器から得られるデータの特徴を理解する。 | |||
Schedule and Contents |
2022年度は不開講 第1回 ガイダンス 【中尾、笹山】 第2-3回 生体計測法概論【中尾】 第4-5回 生体の電気特性とイメージング【中尾】 第6-7回 生体の力学特性とイメージング 【中尾】 第8-9回 生体の光学特性とイメージング 【中尾】 第10-12回 生体分光学の医学応用(1):基礎研究への応用【笹山】 第13-14回生体分光学の医学応用(2):臨床研究への応用【笹山】 第15回 レポートおよびフィードバック【中尾・笹山】 |
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Evaluation Methods and Policy | 出席(8割以上)と課題に対するレポートで評価する。 | |||
Course Requirements | 情報系の学生については、他の情報系の特論も履修すること。 | |||
Study outside of Class (preparation and review) | 学部講義の情報解析学、非侵襲画像検査学を復習しておくことが望ましい。 | |||
Textbooks | Textbooks/References | 必要に応じて資料を配布する。 |