2 項進行中

115-1 選課時程

進行中

  • 初選第一階段 6/15 – 6/18
  • 初選第二階段 6/22 – 6/25
  • 校際選修 進行中 8/24 – 9/18
  • 初選第三階段 8/31 – 9/3
  • 開學後加退選 進行中 9/7 – 9/21
  • 逾期加退選 9/21 – 9/24
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生物影像資訊學

Bioimage Informatics

學期
113-1
學分
0 學分
當期課號
430112
永久課號
BTBI30045
開課單位
生物資訊及系統生物研究所
授課教師
何信瑩
校區
博愛
類別
選修
上課時間表
週三
5
13:20–14:10
生物影像資訊學
BI308(博愛)
3 節連堂
6
14:20–15:10
7
15:30–16:20

* 根據陽明交大上課時間表所列

概述

生物影像資訊學是生物資訊、醫學資訊與智慧計算的跨領域課程,結合電腦AI運算與影像處理技術,來分析生物醫學影像。透過影像前處理、特徵擷取、數學建模評估等流程,從複雜的影像資料中整合出有用的資訊,再結合機器學習與深度學習,便可進行疾病和預後分類、生存比率曲線預測、AI輔助診斷等事項。近年來大數據的爆炸成長加上AI的計算,對影像分析領域造成非常大的衝擊,技術革新的非常快速。本課程除了介紹以往機器學習在生物影像資訊學上的應用,針對最新的深度學習技術也會在本堂課中做介紹,並會對生醫資料庫的範例探討,讓學生進行實作應用。 本課程主要課程包含: 1. 影像處理 (Image Processing) 2. 影像分割 (Image Segmentation) 3. 特徵擷取與選取 (Feature Extraction & Feature Selection) 4. 機器學習 (Machine Learning for Images) 5. 深度學習 (Deep Learning for Images) 6. 最佳化方法 (Optimization) 7. 實際案例研討

先修科目

擁有程式背景,並具備Matlab、Python及影像處理基礎

備註

無備註

教學方式

助教、網站、課堂討論

評分方式

課堂講授、操作、討論及報告 課堂參與15%,課堂作業40%,期中期末口頭與書面報告45%

課程大綱
  • 簡介

    1.生物影像資訊學理論 2. 影像處理工具與資料庫簡介

    講授:
    3
  • 影像處理

    1.生醫數位影像基礎 2. 強度轉換與空間濾波 3. 形態學影像處理 4. 彩色影像處理

    講授:
    6
  • 影像分割

    1.灰度級閾值方法 2. 像素聚類方法 3. 基於邊緣分割 4. 區域增長和分裂

    講授:
    6
  • 機器學習

    1. 分類模型 2. 回歸模型

    講授:
    9
  • 深度學習

    1. 類神經網路 2. 卷積類神經網路

    講授:
    6
  • 最佳化方法

    1. 基因演算法 2. 粒子群演算法

    講授:
    3
  • 實例應用

    案例探討

    講授:
    3
  • 學習評量

    1. 期中報告:專題成果 2. 期末報告:專題成果

    講授:
    3
  • 特徵擷取與選取

    1. 灰階共生矩陣 2. 小波和多解析度處理 3. 型態和幾何特徵 4. 放射組學特徵

    講授:
    9
週次計畫
週次主題
第 1 週

生物影像資訊學基本概念與應用

2024-09-04(三)
第 2 週

1.生醫數位影像基礎 2.強度轉換與空間濾波 3.形態學影像處理

2024-09-11(三)
第 3 週

1.彩色影像處理 2.灰度級閾值方法 3.像素聚類方法

2024-09-18(三)
第 4 週

1.基於邊緣分割 2.區域增長和分裂

2024-09-25(三)
第 5 週

1基於邊緣分割 2區域增長和分裂

2024-10-02(三)
第 6 週

灰階共生矩陣

2024-10-09(三)
第 7 週

小波和多解析度處理

2024-10-16(三)
第 8 週

型態和幾何特徵、放射組學特徵

2024-10-23(三)
第 9 週

期中專題口頭報告、案例探討

2024-10-30(三)
第 10 週

機器學習 分類模型

2024-11-06(三)
第 11 週

機器學習 回歸模型

2024-11-13(三)
第 12 週

機器學習 存活模型

2024-11-20(三)
第 13 週

類神經網路

2024-11-27(三)
第 14 週

卷積類神經網路

2024-12-04(三)
第 15 週

1.基因演算法 2.粒子群演算法

2024-12-11(三)
第 16 週

期末考與成果報告:期末專題成果

2024-12-18(三)
教科書

1.R. C. Gonzalez and R. E. Woods, "Digital Image Processing", 3rd Edition, Prentice Hall, New York, 2008 2.BioImage Suite, The last beta version is 3.0beta 3 released on Nov 18th, 2009; http://www.bioimagesuite.org/index.html 3.ImageJ tool; http://rsbweb.nih.gov/ij/

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