授業の主題
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デジタル画像処理を理解し活用するために必要な知識を教授する．画像診断で使われる画像処理の種類・用途・アルゴリズム・活用事例を学ぶことができる．
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授業の目標
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画像診断を支えるデジタル画像を理解するとともに，医療における画像処理技術，その用途，アルゴリズムに関する知識を深める．さらに，散乱制除去処理や肋骨陰影抑制処理などの最先端技術について学習する．
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学生の学修目標
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１．デジタル画像の特徴を説明できる
２．医用画像処理の種類と用途を説明できる
３．医用画像処理アルゴリズムを説明できる
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授業概要
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１．デジタル画像の基礎（１）（標本化・量子化，データ量計算）
２．デジタル画像の基礎（２）（ファイルフォーマット，画像圧縮）
３．画像の拡大・縮小
４．ヒストグラム解析
５．階調処理
６．空間フィルタ処理（平滑化，エッジ検出，鮮鋭化）
７．空間周波数フィルタ処理
---------- 課題レポート１（上記１～７の範囲で）----------
８．2値化・ラべリング・特徴量分析
９．画像間演算
１０．３D画像表示法
１１．深層学習による画像分類・画像推定
１２．深層学習による異常検知・画像生成
---------- 課題レポート２（上記８～１２の範囲で）---------
---------- 期末試験（上記１～１２の範囲で）---------------
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評価方法と割合
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評価方法
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次項の項目及び割合で総合評価し、次のとおり判定する。
「Ｓ（達成度90％～100％）」、「Ａ（同80％～90％未満）」、
「Ｂ（同70％～80％未満）」、「Ｃ（同60％～70％未満）」を合格とし、
「不可（同60％未満）」を不合格とする。（標準評価方法）
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評価の割合
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・70％ 学期末試験
・20％ レポート
・10％ 講義への積極性
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授業時間外の学修に関する指示
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復習に関する指示
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テキストや配付資料を活用し，授業内容を復習すること
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教科書・参考書
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教科書
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978-4263206454
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岡部哲夫, 藤田広志編集 ; 石田隆行 [ほか] 執筆
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医歯薬出版
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2010
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978-4525279349
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桂川茂彦編
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南山堂
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2020
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オフィスアワー等（学生からの質問への対応方法等）
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来室は随時
質問はe-mail: rie44@mhs.mp.kanazawa-u.ac.jp
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履修条件
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その他履修上の注意事項や学習上の助言
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各種画像処理法の概念・効果・臨床活用例を理解し，自分の言葉で説明できるようになること．
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特記事項
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本科目は，診療放射線技師としての実務経験のある教員が，実用的な医用画像処理技術を教授する。
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