京都大学国際高等教育院附属 データ科学イノベーション教育研究センター

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データサイエンススクール32
PBL(先制医療・生活習慣病研究センター):医用画像を用いた深層学習

スケジュール

スクール 63

PBL(先制医療・生活習慣病研究センター):医用画像を用いた深層学習

日付:2019年11月16日(土)

場所:京都大学 近衛館202号室

参加する

10:15 ~ 受付
10:30 ~ 18:00 PBL(先制医療・生活習慣病研究センター):医用画像を用いた深層学習
山本 豪志朗(京都大学医学部附属病院 医療情報企画部 特定講師)
杉山 治(京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病研究センター 特定講師)

セミナー内容

PBL(先制医療・生活習慣病研究センター):医用画像を用いた深層学習

本演習では、眼底写真を用いた深層学習の導入部分を学びます。

昨年度実施した医用画像処理の講義に引き続き、医用画像を用いた深層学習のやり方を演習ベースで学んでいきます。インターネット上の学習環境を利用することで、誰でも簡単に深層学習を試せるように、環境の作り方、モデルの設計・学習・評価方法を解説します。

講師情報

山本 豪志朗

所属:京都大学医学部附属病院 医療情報企画部

Division of Medical Information Technology and Administration Planning, Kyoto University Hospital

職位:特定講師

Senior Lecturer

専門:画像処理,医療情報学

Image Processing, Medical Informatics

杉山 治(京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病研究センター 特定講師)

所属:京都大学医学部附属病院 先制医療・生活習慣病研究センター

Preemptive Medicine and Lifestyle Disease Research Center, Kyoto University Hospital

職位:特定講師

Senior Lecturer

専門:医療情報学

Medical Informatics

アクセス

吉田南構内までの主な交通機関・キャンパスマップはこちらを御覧ください。近衛館はこのキャンパスマップの97番の建物です。

その他

当日は、自身のパソコンをご持参ください。(持参が難しい方は事前にご連絡ください。)

個人のGoogleアカウントが必要です。事前にご準備ください。

本学関係者以外の方(KUINS-Airが使用できない方)はeduroamアカウントを取得した上でご参加ください。(これも難しい場合は事前にご連絡ください。)

受講お申込み

こちらのDoorkeeperのページよりお申し込みください.

同時期に開催される他のスクールの情報は以下のページを御覧ください。


データサイエンススクール2019 -November-

過去のスクールに関しては、こちらを御覧ください。

Contact

〒606-8315 京都市左京区吉田近衛町69 近衛館202, 301, 302号室
Tel. 075-753-9691
E-mail : contact@ds.k.kyoto-u.ac.jp