マルチモーダルバイオインフォマティクス特論

Advanced Lecture for Multiｍodal Bioinformatics

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コース応用科目（健康医療科学）

情報科学研究科

1年

KIIMD5MCA1

2.0単位

講義 (Lecture)

2025年度後期

郷　康広、Rashed Essam、藤田 孝之

情報科学研究科

日本語

講義1~10：日本語
講義11~15：英語

目標3

（火）10:00〜12:00・教員研究室（ラシド）
（水）13:00〜15:00・教員研究室（郷）
随時・先端医療工学研究所またはオンライン（藤田）

rashed@gsis.u-hyogo.ac.jp（ラシド）
go@gsis.u-hyogo.ac.jp（郷）
fujita@ame.u-hyogo.ac.jp（藤田）

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2◎／1〇

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DNA配列を用いたバイオインフォマティクス解析、CTやMRIなどの画像処理、心電図・脳波・筋電図などの測定原理の初歩から応用までのキーホイントを講義した後、その理論について学ぶ。
また、細胞・組織が持つマルチモーダルな生物デジタル情報の取得方法・活用方法、医用画像処理装置の仕組みおよび画像診断、光学・圧力・超音波センサを用いた医用センシング技術についてもふれる。
合わせて、バイオインフォマティクス関連分野、医用画像分野、生体計測技術の論文調査を通じて、英文論文を理解する能力・まとめる能力を養うとともに、日本語および英語でのプレゼンテーション能力の向上を目指す。

キーワード：配列解析、統計遺伝解析、マルチモーダル生物デジタル情報、医用画像、画像フィルタリング、画像診断、医用センシング、測定技術

1. オリエンテーション：本講義のねらい、全体の概要ほか（日本語）［郷］
2. ゲノム配列の決定方法（日本語）［郷］
3. マルチモーダル生物デジタル情報の取得方法と活用方法（日本語）［郷］
4. 学生による論文調査のプレゼンテーション（日本語）［郷］
5. 学生による論文調査のプレゼンテーション（日本語）［郷］
6. 医用センシングの基礎，生体信号と測定技術（日本語）［藤田］
7. センシング技術とデバイス（日本語）［藤田］
8. データ処理とAI・IoT技術（日本語）［藤田］
9. 学生による論文調査のプレゼンテーション（日本語）［藤田］
10. 学生による論文調査のプレゼンテーション（日本語）［藤田］
11. Digital Image Processing (デジタル画像処理)（英語）［ラシド］
12. Image filtering Methods (画像フィルタリング方法)（英語）［ラシド］
13. Image acquisition and reconstruction (画像取得と画像再構成)（英語）［ラシド］
14. Medical Image Diagnosis (医療画像診断)（英語）［ラシド］
15. 学生による論文調査のプレゼンテーション（英語）［ラシド］

<<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

必要に応じて講義内等で指示・紹介する

【予習】授業に際して指示するテキスト・オンデマンド教材の部分を事前読み込み（10ｈ）、プレゼンテーションの準備（10ｈ）
【復習】レポート作成（1 回、10ｈ）、講義内容の理解を深め定着させるためにテキスト・オンデマンド教材を読み直し（30ｈ）

最終レポートとして、全学生によるプレゼンテーション（20〜30分）を行います。

成績評価の基準
講義目的・到達目標の到達度に応じてSからDまで成績を与える．

成績評価の方法
期末レポートにより評価する（100%）．

全学生によるプレゼンテーションの最後に講評を返す。

当授業は、原則全ての授業を対面で実施する予定ですが、履修者人数によっては、履修者を複数の教室に分けて教室間をオンラインで繋ぐ方法や、対面授業と自宅でのオンライン授業を隔週実施する方法とする場合があり、自宅等でオンライン授業の受講を視聴できる通信環境（PC・タブレット等の端末やWi-Fi環境）が必要となる場合があります。最終的な授業方法は履修登録後に決定・連絡します。

該当しない