機器學習與深度學習於醫學影像之應用實作
Practical Applications of Machine Learning and Deep Learning in Medical Imaging
學期
113-1
學分
0
學分
當期課號
132028
永久課號
PSPM30071
開課單位
藥學系
授課教師
陳麗芬
類別
選修
概述
配合本年度所開設之「機器學習與深度學習導論」講授課程,本實作課程將會引導學員如何運用常見之機器學習與深度學習技術於醫學影像之實務操作練習。前四堂課將實際上機練習以Python進行醫學影像分析,以及使用既有套件進行機器學習與深度學習模型訓練;最後一堂將配合講授課程,進行分組專題報告及實作展示。 ※選修者此課一定要同時選修【機器學習與深度學習導論】 ※實體課程 ※最後將進行分組專題實作競賽,展示機器學習與深度學習技術於醫學影像之應用實作成果。優秀隊伍除了可獲得獎學金,若組隊參加9月全國生醫創新創業競賽,將會另外提供助學金,以資鼓勵。
教學方式
1.時 間:113年7月15日(一)到7月19日(五)15:30-17:30(實體課程) 2.地 點:圖資401教室(圖書資訊暨研究大樓) 3.課程表有異動時,將以 Email通知。 4.需要正式學分者成績將顯示在113-1成績單上。 5.不開放學生自行加選, 八月底前統一由藥學系造冊,將於開學後的初選第三階段(8月26日中午12:00~8月29日上午10:00)完成統一加選。 ※詳細選課辦法依本校教務處公告為主 6. 聯絡人:高小姐 02-28267385(守仁樓7樓701辦公室) Email:nahsnim@nycu.edu.tw
評分方式
A.出席率:各簽到、簽退一次(每日共計2次,開放半小時緩衝簽到退。) B.課程問卷回饋,請於最後一堂課結束時填寫課後問卷 C.依照開課老師規定提交專題報告
週次計畫
| 週次 | 主題 |
|---|---|
| 第 1 週 | 時間:7/15(一)15:30~17:30 講題:Lab 1: 醫學影像資料基礎操作、環境架設 內容: 1. 下載實作使用之醫學影像資料集 2. 安裝Anaconda 3. Jupyter notebook操作 4. Deep Learning 套件安裝 5. Colab環境介紹及操作 6. 前測、分組 講師:鄭吏凱博士(臺北榮民總醫院精神醫學部) |
| 第 2 週 | 時間:7/16(二)15:30~17:30 講題:Lab 2: 支援向量機與隨機森林於醫學影像之練習 內容: 1. Image data cleaning 2. 支援向量機(Support Vector Machine, SVM)、隨機森林(Random Forest) 3. 練習實作─以視網膜病變分類為例 4. 展示及上傳實作成果:資料視覺化、特徵擷取及分類效果 講師:李瑋淇博士(陽明交大生物科技研究所) |
| 第 3 週 | 時間:7/17(三)15:30~17:30 講題:Lab 3: 卷積神經網路於醫學影像之分類實作 內容: 1. 卷積神經網路(Convolutional Neural Networks) 2. 練習實作─以視網膜病變分類為例 3. 展示及上傳實作成果:資料視覺化、Segmentation效果 講師:鄭州閔博士(臺北榮民總醫院醫學研究部) |
| 第 4 週 | 時間:7/18(四)15:30~17:30 講題:Lab 4: 生成式AI在醫學影像上的應用 內容: 1. Data augmentation using VAE-GAN model 2. 練習實作─Self-supervised learning dataset 3. 展示及上傳實作成果:資料視覺化、Augmentation及分類效果 講師:周志哲博士(臺北榮民總醫院醫學研究部) |
| 第 5 週 | 時間:7/19(五)16:30~17:30 講題:專題海報競賽:實作展示之討論與回饋 內容: 進行分組專題競賽,展示機器學習與深度學習技術於醫學影像之應用實作成果。優秀隊伍除了可獲得獎學金,若組隊參加9月全國生醫創新創業競賽,將會另外提供助學金,以資鼓勵。 講師:陳麗芬教授(陽明交大腦科學研究所)、鄭吏凱博士(臺北榮民總醫院精神醫學部)、李瑋淇博士(陽明交大生物科技研究所)、鄭州閔博士(臺北榮民總醫院醫學研究部)、周志哲博士(臺北榮民總醫院醫學研究部)、劉盈丹博士(陽明交大腦科學研究所) |
| 第 6 週 | |
| 第 7 週 | |
| 第 8 週 | |
| 第 9 週 | |
| 第 10 週 | |
| 第 11 週 | |
| 第 12 週 | |
| 第 13 週 | |
| 第 14 週 | |
| 第 15 週 | |
| 第 16 週 |