健康医療科学演習

Exercises in Healthcare Science

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コース応用科目

情報科学研究科

1年

KIIMD5MCA3

2.0単位

演習 (Seminar)

2024年度前期

水野 由子、原口 亮

情報科学研究科

日本語

目標3

水野：月曜日 9:30−10:30 研究室
原口：水曜日 13:00−15:00 研究室

水野　yuko@gsis.u-hyogo.ac.jp
原口　haraguch@gsis.u-hyogo.ac.jp

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2◎／1〇

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信号の解析および処理、モデル化、シミュレーションにより、計測信号の意味づけ、評価を行う手法について学ぶ。基礎的な理論、MATLABおよびPythonを用いた演習により、計測システムとして取り扱えるシステム理論および手法を学ぶ。計測システムにおいて、信号がどのように流れ、最終的に結果が得られるのかを具体的に理解し、実践できることを目標とする。データ解析の基礎的手法から、実際の研究に役立つ手法の習得を目指す。

授業での内容項目としては以下を予定している。
（水野：前半担当）
1．オリエンテーション：本講義のねらい、全体の概要　ほか
2．生体システムと信号解析
3．信号処理の基礎：フーリエ変換
4．信号処理の基礎：信号の離散化と量子化
5．信号処理の基礎：信号のフィルタリング
6．生体信号の統計解析：基礎知識、確率過程
7．生体信号のスペクトル推定：ウェーブレット解析
（原口：後半担当）
8. 信号処理のための数学
9. MATLABを用いた信号処理の演習
10. MATLABを用いた生体信号処理の演習
11. MATLABを用いたモデル解析の演習
12. Pythonを用いたデータ処理と記述統計の演習
13. Pythonを用いた検定の演習
14. Pythonを用いた回帰・相関の演習
15. まとめ
<<生成AIの利用について>>
・レポート，小論文，学位論文等については、学生本人が作成することを前提としているため、生成系AIのみを用いて作成することはできません。

必要に応じて講義内等で指示・紹介する。

・Peter Dalgaard 著，岡田昌史 監訳， Rによる医療統計学 原書2版，丸善出版， 2017年
・中澤 港，Rによる保健医療データ解析演習，ピアソン・エデュケーション，2007年
・金 明哲，Rによるデータサイエンス 第2版，森北出版，2017年
・小野弓絵, MATLABで学ぶ生体信号処理, コロナ社, 2018年
・高井信勝，「信号処理」「画像処理」のための MATLAB 入門，工学社，2002年
・齋藤誠慈，「常微分方程式とラプラス変換」，裳華房，2006年

事前学習
事前に配布している資料を読み講義内容を把握するとともに，理解できない所を明確にしておく．

事後学習
講義内容を見返し，理解できているかを確認する．理解できていない所があれば，質問するなどして理解に努める．

事前・事後学習に60時間必要である。

演習は基本的に個人で行なうが，分からない所を学生同士で教え合うことを推奨し，それにより教える力，コミュニケーション能力を養う．
学生による課題プレゼンテーションと学生同士によるディスカッションを行う．

成績評価の基準：講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に応じてSからDまで成績を与える。
成績評価の方法：授業・課題への取り組み状況（50％），期末レポート・試験（50%）を基準として評価する

講義中に出した課題の解説は，講義中に行う．
レポート・試験問題については，教員室等で質問に応じる．

該当しない。