生体医用画像解析 (130040) Medical Imaging Analysis (130040)
 
◇ 担当教員 Instructor : 佐藤 嘉伸(Yoshinobu Sato / さとう よしのぶ)
◇ 単位数 Credits : 1単位 ◇ 選択・必修 Required/Elective : 選択 ◇ 講義室 Room : L2
◇ 講義スタイル Style : 講義/公開
◇ 開講時期 Quarter : Ⅳ期 金曜2限

◇ 授業目的 Course goals : Biomedical imaging involves acquisition of various types of physical and physiological measurement distributions inside the living human body. Due to recent rapid progress of biomedical imaging technologies, biomedical image analysis is becoming particularly important. The goal of this course is to provide fundamental techniques inherent in biomedical image analysis, considering its multidimensionality and multimodality nature as well as use of knowledge of the human anatomy. In addition, clinical application systems and emerging research fields related to biomedical image analysis are introduced.

This lecture will be intended so as to provide effective review (or introduction) of mathematics (required in this lecture) and related other lectures (e.g. “Digital Image Processing” and “Pattern Recognition”).

生体医用画像は、人体内部の種々の物理的・生理的パラメータ分布を表す計測データである。近年の生体医用画像撮影技術の急速な発展(多様化と高精細化)により、生体医用画像解析の重要性が高まっている。本講義では、人体イメージング原理の基礎、および、生体医用画像に固有の多次元性、多モダリティ性、人体解剖知識の利用などに着目した画像解析法を論じる。さらに、医療診断・治療支援への臨床応用、生体医用画像に基づく新しい研究展開など、応用システムや学問的波及効果についても触れる。

講義は、生体医用画像解析で必要となる数学や関連科目(画像情報処理やパターン認識)の効果的な復習にもなるよう心掛ける。
◇ 授業内容 Course description : 1. Introduction of biomedical image analysis
History of biomedical imaging, biomedical imaging modalities, research topics, relations to other research fields, and comparison with general computer vision
生体医用画像解析概論
歴史、生体医用画像の種類、主な研究対象、関連領域・学問的位置づけ、一般的な画像処理との比較

2. Principles of biomedical image acquisition
Physics and mathematics in imaging of the human body, X-ray CT reconstruction, and MR imaging
生体医用画像イメージングの原理
生体(人体)イメージングの物理と数理、X線CT再構成原理、MRIの原理

3. Visualization of biomedical images
Maximum intensity projections, surface rendering, and volume rendering of multi-dimensional images
生体医用画像の可視化
最大値投影法サーフィスレンダリング、ボリュームレンダリング

4. Preprocessing of biomedical images
Smoothing, enhancement, and feature extraction in multi-dimensional images
生体医用画像の前処理
多次元画像の平滑化、画像強調、特徴抽出

5. Registration of biomedical images
Representation of transformation, similarity measures (multi-modality registration), different data formats (point sets, surface, etc.), dimensionality of data (3D-3D, 2D-3D)
生体医用画像の位置合わせ
変換の表現、類似性尺度(異種モダリティ)、画像以外のデータ形式(点群、表面等)、データの次元(3D-3D, 2D-3D等), 非剛体位置合わせ。

6. Segmentation and recognition of biomedical images 1
Maximum a posteriori (MAP) estimation, probabilistic atlases, statistical shape models, and multi-atlas label fusion
生体医用画像の領域分割と認識1
最大事後確率推定、確率アトラス、統計形状モデル、マルチアトラスラベル融合

7. Segmentation and recognition of biomedical images 2
Maximum a posteriori (MAP) estimation, probabilistic atlases, statistical shape models, and multi-atlas label fusion
生体医用画像の領域分割と認識2
最大事後確率推定、確率アトラス、統計形状モデル、マルチアトラスラベル融合

8. Conclusions, discussion, and examination
Summary, future perspectives of biomedical image analysis, wrap-up discussion among the lecturer and students, and examination
まとめと総合討論、試験
講義内容の総括、生体医用画像解析の将来展望、講師と受講者の総括討論、試験


◇ 教科書 Textbook : None. Lecture slides and hand-outs will be uploaded to the course web page (whose address will be announced during the lectures).
講義スライド・ハンドアウトを講義 web ページ (講義中にアナウンス)で配布します。

◇ 参考書 Reference materials : To be announced during the lectures
講義中にアナウンス
◇ 履修条件 Prerequisites : This course has no prerequisites, but familiarity with image processing may be preferable.
画像処理に馴染みがあることが望ましいが、特に、要求しない。
◇ 成績評価 Grading : Examinations and assignments 80%, attitude and attendance 20%
試験・レポート80%、出席・講義に取り組む姿勢20%。

◇ オフィスアワー Office Hours : After the lecture, anytime by appointment, or Email anytime.
講義終了後、あるいは事前予約でいつでも(B502)。電子メールは常時受付。
◇ 配布資料 Handouts :
種類 公開日 教材名 備 考

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2016-12-02 Medical Image Analysis 1 (Introduction) One slide per page

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2016-12-02 Medical Image Analysis 1 (Introduction) Compact version Four slides per page

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2016-12-06 Medical Image Analysis 2 (Image acquisition) One slide per page

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2016-12-06 Medical Image Analysis 2 (Image acquisition) Compact version Four slides per page

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2017-01-05 Medical Image Analysis 3 (Visualization) One slide per page

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2017-01-05 Medical Image Analysis 3 (Visualization) Compact version Four slides per page

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2017-01-05 Medical Image Analysis 4-1 (Linear imaging model) One slide per page

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2017-01-05 Medical Image Analysis 4-1 (Linear imaging model) Compact version Four slides per page

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2017-01-05 Medical Image Analysis 4-2 (Smoothing) One slide per page

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2017-01-05 Medical Image Analysis 4-2 (Smoothing) Compact version Four slides per page

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2017-01-12 Medical Image Analysis 4-3 (Enhancement filtering) One slide per page

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2017-01-12 Medical Image Analysis 4-3 (Enhancement filtering) Compact version Four slides per page

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2017-01-12 Medical Image Analysis 5 (Registration) One slide per page

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2017-01-12 Medical Image Analysis 5 (Registration) Compact version Four slides per page

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2017-02-02 Medical Image Analysis 6 (Segmentation) One slide per page

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2017-02-02 Medical Image Analysis 6 (Segmentation) Compact version Four slides per page
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