課程大綱

課程資訊

課程名稱	醫學影像分析 Medical Image Analysis
開課學期	112-2
授課對象	工學院醫學工程學研究所
授課教師	鄒奇軒
課號	DBME5030
課程識別碼	528 U0430
班次
學分	3.0
全/半年	半年
必/選修	選修
上課時間	星期一A,B,C(18:25~21:05)
上課地點	普505
備註	本課程中文授課,使用英文教科書。限學士班三年級以上且限本系所學生(含輔系、雙修生) 總人數上限：30人

課程簡介影片
核心能力關聯	核心能力與課程規劃關聯圖
課程大綱
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課程概述	介紹深度學習之理論基礎 (影像處理、分析和識別技術)如何應用在醫學影像之理解，其主要概念、原理、方法、及所欲解決之臨床問題。
課程目標	了解電腦視覺與機器學習的技術應用於醫學影像所需的原理和實作技巧。
課程要求	實作並展示所解決之臨床問題與方法。
預期每週課後學習時數
Office Hours
指定閱讀
參考書目	Deep Learning for Medical Image Analysis, S. Kevin Zhou, Hayit Greenspan and Dinggang Shen, Elsevier, 2017. Image Processing, Analysis, and Machine Vision (4th Edition), M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle, CL Engineering, 2014. Digital Image Processing (3rd Edition), R. C. Gonzalez, R. E. Woods, Prentice- Hall, 2008.
評量方式 (僅供參考)

課程進度

週次	日期	單元主題
第1週	2/19	Week 1 - Course Introduction
第2週	2/26	Week 2 - Cutting edges of AI technology in medicine
第3週	3/4	Week 3 - Practical Points of Deep Learning for Medical Imaging
第4週	3/11	Week 4 - 生成式AI出現對醫學影像會有什麼衝擊？熱潮下的新機會與挑戰
第5週	3/18	Week 5 - 醫學影像分析產業實務經驗分享, Homework 1,due Date: in class, Apr. 29, 2024
第6週	3/25	Week 6 - Reading1-1: Annotation (Data collection), Classification I (US, MG), Classification II (CT, MRI, RGB)
第7週	4/1	Week 7 - Reading1-1: Annotation (Data collection), Classification I (US, MG), Classification II (CT, MRI, RGB)
第8週	4/8	Week 8 - Reading1-2: Classification III (CT, MRI, RGB) Detection / Localization I (US, CT)
第9週	4/15	Week 9 - Reading1-3: Detection / Localization II (US, CT, MRI)
第10週	4/22	Week 10 - 4/22 Reading1-4
第11週	4/29	Week 11 - Term project proposal, Homework 2,due Date: in class, June 3, 2024
第12週	5/6	Week 12 - Reading2-1: Detection / Localization III (US, CT, MRI)
第13週	5/13	Week 13 - Reading2-2: Segmentation I, II (MRI, CT)
第14週	5/20	Week 14 - Reading2-3: Image Reconstruction and Registration, Medical Image Generation (MRI, CT)
第15週	5/27	Week 15 - Reading2-4
第16週	6/3	Week 16 - Term project oral presentation