授業情報/Course information

開講学期/Course Start 2019年度/Academic Year  後期/Second
開講曜限/Class period 他/Oth.
授業区分/Regular or Intensive 集中講義
対象学科/Department 情報電子工学系専攻
対象学年/Year 1年,2年
授業科目区分/Category 博士前期課程 大学院自専攻科目
必修・選択/Mandatory or Elective 選択
授業方法/Lecture or Seminar 講義科目
授業科目名/Course Title 情報メディア工学特論A
単位数/Number of Credits 2.0
担当教員名/Lecturer 董 冕雄
時間割コード/Registration Code MQ312
連絡先/Contact 董 冕雄(mx.dong(at)csse.muroran-it.ac.jp
@を(at)と表示
居室:V313)
オフィスアワー/Office hours 董 冕雄(水曜日15:00~16:00)
実務経験/Work experience
更新日/Date of renewal 2019/01/23
授業のねらい
/Learning Objectives
生体信号・医療画像の処理及び解析技術は医療現場において幅広く応用されて、情報メディア工学における重要な分野である。特にウェアラブル健康計測装置、医療画像コンピュータ診断支援技術などは注目されています。本授業において、生体信号計測基礎、生体信号処理解析方法、生体イメージング基礎、医療画像処理、コンピュータ診断支援技術を習得し、生体信号・医療画像のオペンデータベースを利用し、演習によって応用力を涵養する。

Biomedical signal&medical image processing are being widely used in medical practice, and are also important research areas in information and media engineering. Special attention has been paid in wearable healthcare devices and computer-aided diagnosis based on medical images. In this course, students will learn the basis and skills of biomedical signal measurement, biomedical signal processing, bioimaging, biomedical image processing, and computer-aided diagnosis. Through exercise using open database of biomedical signals and images, students will also how to implement the learned skills in practical projects.
到達度目標
/Outcomes Measured By:
(1) 生体信号処理、医療画像処理技術の知識及び実装する能力を習得する。
Students understand biomedical signal processing and medical image processing and learn how to implement these techniques.
(2) 生体信号、医療画像オペンデータベースを利用し、生体信号処理、医療画像処理アゴリズムを検証する能力を習得する。
Students learn to how to validate biomedical signal processing and medical image processing algorithms using open database of biomedical signals and images..
(3) 応用研究の課題に対し学んだ知識及び技術で実装する能力を習得する。
Students learn how to implement technologies in practical research projects

総授業時間数(実時間);22時間30分
授業計画
/Course Schedule
1週目:情報メディア工学特論A:生体信号計測基礎 (Biomedical signal measurement basis)
2週目:情報メディア工学特論A:生体信号解析方法(時間域解析) (Biomedical signal analysis (time-domain methods))
3-4週目:情報メディア工学特論A:時間域解析で生体信号処理実習 (Exercise of biomedical signal processing on time-domain analysis)
5週目:情報メディア工学特論A:生体信号解析方法(周波数域解析、時間―周波数域解析) (Biomedical signal analysis (frequency and time-frequency analysis))
6-7週目:情報メディア工学特論A:周波数域解析、時間―周波数域解析で生体信号処理実習 (Exercise of biomedical signal processing on frequency and time-frequency analysis)
8週目:情報メディア工学特論A:生体イメージングの基礎 (Bio-imaging basis)
9週目:情報メディア工学特論A:医療画像処理の基礎 (Biomedical image processing basis)
10-11週目:情報メディア工学特論A: 医療画像処理の演習(Exercise of biomedical image processing)
10週目:情報メディア工学特論A: 医療画像コンピュータ診断支援の基礎 (Basis of Computer-aided diagnosis based on biomedical images)
13-14週目:情報メディア工学特論A: 畳み込みニューラルネットによる医療画像コンピュータ診断支援の演習 (Exercise of Computer-aided diagnosis based on biomedical images using convolution neural network)
15週目:演習発表会 (presentation of practice)

教科書・参考書に関する備考 [教科書]
教科書は使用しない.講義資料を必要に応じて配布する.
No text book is used. Some parts of lecture slides will be provided.
成績評価方法
/Grading Guidelines
出席、レポートとプレゼンによって評価する。
Evaluation based on attendance, report, and presentation.
履修上の注意
/Notices
プログラミングに関する基礎知識を持っていることが望ましい.
Basic knowledge and basic skills of programming are assumed.
教員メッセージ
/Message from Lecturer
メールにて相談や質問を受け付けます。
Any time by E-mail

朱教授の連絡先: zhuxin[at]u-aizu.ac.jp
学習・教育目標との対応
/Learning and Educational Policy
この授業科目は情報電子工学系専攻の情報システム学コースと知能情報学コースの学習・教育目標の全ての項目に対応している。
This course is relate to all the educational policies of Computer Systemics Course and Intelligent Informatics Cource in Division of Information and Electronic Engineering.
関連科目
/Related course
情報メディア工学特論A
Information and media engineering A
備考
/Notes
この授業は日本語で行う.This lecture will be taught in Japanese.
No. 回(日時)
/Time (date and time)
主題と位置付け(担当)
/Subjects and instructor's position
学習方法と内容
/Methods and contents
備考
/Notes
該当するデータはありません
Active learning 1-1
/主体的学修(反転授業,小テスト,振り返り 等)
Active learning 1-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 2-1
/対話的学修(グループ学習,協働,調査体験 等)
Active learning 2-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし
Active learning 3-1
/深い学修(複数科目の知識の総合化や問題解決型学修 等)
Active learning 3-2
/上記項目に係るALの度合い
該当なし