シラバス情報

教員名 ： 小橋 昌司
授業科目名
医用画像工学基礎
(英語名)
Fundamental Medical Engineering
科目区分
ー
専門科目
対象学生
工学研究科
学年
1年
ﾅﾝﾊﾞﾘﾝｸﾞｺｰﾄﾞ
HETMN5MCA1
単位数
2単位
ナンバリングコードは授業科目を管理する部局、学科、教養専門の別を表します。詳細は右上の？から別途マニュアルをダウンロードしてご確認ください。
授業の形態
講義 (Lecture)
開講時期
2025年度前期
(Spring semester)
担当教員
小橋 昌司
所属
工学研究科
授業での使用言語
その他言語
日本語を基本とし，必要に応じて英語も使用します。
関連するＳＤＧｓ目標
目標9
ｵﾌｨｽｱﾜｰ・場所
木曜日　１２：３０〜１２：５５
場所　６３１３ or オンライン会議システム
メールでの事前申し込みが望ましい
連絡先
電話　０７９−２６７−４９８９
kobashi@eng.u-hyogo.ac.jp

対応するディプロマ・ポリシー(DP)・教職課程の学修目標
二重丸は最も関連するDP番号を、丸は関連するDPを示します。
学部DP
ー
研究科DP
1◎／2〇／3〇
全学DP
ー
教職課程の学修目標
目標１:磨き続ける力

講義目的・到達目標
【講義目的】
本講義では，医用画像処理の基礎から応用，さらには最新技術に至るまで包括的に学びます．特に，医用画像の撮影原理や基本的な画像処理技術を習得し，それらを医療分野にどのように応用できるかを理解することを目的とします．また，医用画像処理の最新動向や将来展望についても探求し，本分野における幅広い知識を身につけることを目指します．

【講義目標】
  1. 基本的な医用画像の撮影原理と撮影画像の特性を説明できる．
  2. 画像処理の基本技術（階調変換，二値化，image registration など）について説明できる．
  3. 画像処理技術を医療分野へ応用できる．
  4. 深層学習や時系列画像処理などの最先端技術について説明できる．
  5. 医用画像処理の未来展望を理解し，本分野での継続的な学習や研究を実践できる．


授業のサブタイトル・キーワード
【サブタイトル】
医用画像処理：基礎から最先端まで

【キーワード】
  1. 画像撮影の原理
  2. 画像処理技術
  3. 深層学習


講義内容・授業計画
【講義内容】
本講義では，医用画像処理の基本から応用，さらには最新技術に至るまで幅広い知識を修得します．特に，医用画像撮影の原理や基本的な画像処理技術に加え，深層学習や時系列画像処理などの最先端技術について学び，これらを医療分野にどのように応用するかを具体的な実例を通じて考察します．また，TensorFlowやPyTorchを使用した実装方法についても説明します．本講義はオムニバス形式で実施し，各分野の専門家が多角的な視点から講義を行います．

【授業計画】
  1. 医用画像解析の概要とコンピュータ診断支援システム
  2. 研究倫理と医用画像データの基礎
  3. 画像モダリティの特徴
  4. 医療情報ネットワークと医用画像フォーマット（DICOM）
  5. 医用画像処理の基礎（階調変換，二値化）
  6. 画像強調（モルフォロジ処理，フィルタ処理）
  7. 領域抽出のためのアノテーションと古典的領域抽出法
  8. 領域抽出結果の評価方法（ROCとFROC）
  9. 補間処理と立体表示
  10. Image Registrationとテクスチャ解析（Radiomics特徴量）
  11. 人工知能技術による医用画像処理
  12. 深層学習のための画像前処理
  13. 深層学習による識別モデルの構築
  14. 自然言語処理の基礎
  15. 敵対的生成ネットワーク（GAN）

【レポート作成に関する注意】
レポート作成において，生成AIの利用について制限は設けません．しかし，生成AIによって生成された文章をそのまま提出することは認められません．提出物は必ず自分の言葉で書き直す必要があります．生成AIを許容範囲を超えて使用した場合，単位の認定をしない，または認定を取り消すことがあります．


教科書
適宜配布
参考文献

医用画像工学ハンドブック

日本医用画像工学会 監修,日本医用画像工学ハンドブック編集委員会 編
ISBN    9784990666705

実践　医用画像解析ハンドブック

発行元　オーム社
ISBN　978-4-274-21282-6
事前・事後学習（予習・復習）の内容・時間の目安
【予習】
授業に使用するテキスト教材の該当部分を事前に学習すること．各授業に先立ち，公開される授業スライドを事前に読み，内容を把握しておくこと．全15回の授業に対し，合計30時間を目安とする．

【復習】
レポート作成：講義に関連する内容について，3回のレポート作成を行う．合計15時間を目安とする．
講義内容の復習：講義内容の理解を深め，定着させるために，テキスト教材を読み直す．合計15時間を目安とする．


アクティブ・ラーニングの内容
本講義では，アクティブラーニングを積極的に取り入れます．
各講義において，質問や議論の時間を十分に確保し，受講生が主体的に学べる環境を提供します．受講生には，積極的に質問し，議論を深めることを推奨します．これにより，講義内容への理解をより深めることができます．


成績評価の基準・方法
【成績評価の基準】
医療で用いられる撮影装置の原理や撮影画像の特性，および医用画像処理における基本的な画像処理技術について説明できることを評価します．成績は，講義目的・到達目標に記載された能力（知識・技能，思考力，判断力，表現力等）の到達度に基づき，以下の基準で評価し，単位を付与します．
  • S（90点以上）
  • A（80点以上）
  • B（70点以上）
  • C（60点以上）

【成績評価の方法】
  • レポートを3回課し，各レポートを100点満点で評価します．
  • 講義への積極的な参加（質問など）を評価します．
  • レポート（80%），講義への参加度（20%）を総合的に判断して評価します．
  • 定期試験は実施しません．

課題・試験結果の開示方法
レポートの中で優れた内容のものは講義内で取り上げ，その内容について講評を行います。
履修上の注意・履修要件
実践的教育
該当しない
備考
英語版と日本語版との間に内容の相違が生じた場合は、日本語版を優先するものとします。