| ○種別 (必須): | □ | 保健科学教育部 (授業概要)
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| ○入学年度 (必須): | □ | 西暦 2008年 (平成 20年)
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| ○名称 (必須): | □ | (英) Advanced Medical Image Information Science (日) 先端医用画像情報学 (読) せんたんいようがぞうじょうほうがく
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| ○形態 (不用): | 1. | 講義
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| ○コース (必須): | 1. | 2008/[徳島大学.保健科学研究科.保健学専攻.医用情報科学領域]/[博士前期課程]
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| ○担当教員 (必須): | 1. | 近藤 正
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| ○単位 (必須): | □ | 2
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| ○目的 (必須): | □ | (英) (日) 近年，医療現場では医用画像のディジタル化(フイルムレス化)が急ピッチで進んでおり，MDCTやMRIから得られた3次元医用画像の臨床応用も進んでいる．また，3次元の医用画像データをコンピュータにより解析して診断情報を抽出するコンピュータ支援画像診断技術に期待が集まっている．本講義では，医用画像情報学分野の先端技術であるコンピュータ支援診断(CAD)や医用画像認識技術について講義を行い，これらの知識と技術の習得を目的とする．
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| ○概要 (必須): | □ | (英) (日) 本講義では，コンピュータ支援画像診断(CAD)システムを取り上げて，人工知能技術の1つである人工ニューラルネットワーク(人工神経回路網)を応用したCADシステムや医用画像認識システムについて具体的に解説し，これらのシステムに使用されている先端的ディジタル画像処理技術について詳説する．
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| ○キーワード (推奨): | 1. | 医療情報学 (medical infomatics)
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| 2. | (英) (日) コンピュータ支援画像診断 (読)
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| 3. | ニューラルネットワーク (neural network)
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| ○先行科目 (推奨): |
| ○関連科目 (推奨): |
| ○注意 (任意): |
| ○目標 (必須): | 1. | (英) (日) コンピュータ支援画像診断の技術を理解する．
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| ○計画 (必須): | 1. | (英) (日) コンピュータ支援診断(CAD)システム概論
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| 2. | (英) (日) コンピュータ支援診断(CAD)システム概論
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| 3. | (英) (日) コンピュータ支援診断(CAD)システム概論
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| 4. | (英) (日) 人工ニューラルネットワーク概論
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| 5. | (英) (日) 人工ニューラルネットワーク概論(シグモイド関数階層型ニューラルネットワーク)
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| 6. | (英) (日) 人工ニューラルネットワーク概論(学習理論(誤差逆伝播法))
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| 7. | (英) (日) 人工ニューラルネットワーク概論(RBF階層型ニューラルネットワーク)
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| 8. | (英) (日) 人工ニューラルネットワーク概論(学習理論(RBFニューラルネットワーク))
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| 9. | (英) (日) 人工知能技術を応用したCADシステム(文献)
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| 10. | (英) (日) 人工知能技術を応用したCADシステム(文献)
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| 11. | (英) (日) 人工知能技術を応用したCADシステム(文献)
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| 12. | (英) (日) 人工知能技術を応用したCADシステム(文献)
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| 13. | (英) (日) CADシステムの構築方法について
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| 14. | (英) (日) CADシステムの構築方法について
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| 15. | (英) (日) CADシステムの構築方法について
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| 16. | (英) (日) まとめ
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| ○評価 (必須): | □ | (英) (日) レポート50%，出席50%
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| ○再評価 (任意): |
| ○教科書 (必須): |
| ○参考資料 (推奨): |
| ○URL (任意): |
| ○連絡先 (推奨): | 1. | 近藤 正
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| ○科目コード (推奨): |
| ○備考 (任意): |
【授業概要】(2008/先端医用画像情報学)
【教育プログラム】…(2)