기본정보
- 교과목개요의료정보학의 기본적인 내용뿐만 아니라 변화하는 의료정보 환경을 반영하여 의료 영상데이터의 기초지식을 쌓는다. 이러한 지식을 바탕으로 의료영상을 수집하고 딥러닝을 통해 분석해 봄으로써 향후에 분석한 자료를 기초로 하는 질병 예측, 진단 분야 등에서 활용할 수 있도록 한다.
- 학습목표1. 의료 영상 데이터의 특성 이해
- 다양한 유형의 의료 영상 데이터와 그 특성을 이해
2. 데이터 전처리 기술 습득
- 의료 영상 데이터의 전처리 과정, 데이터 정제, 변환 및 증강 기술 학습
3. 딥러닝 기본 개념 이해
- 딥러닝의 기본 개념, 알고리즘, 모델링 기법을 학습
4. 의료 영상 분석 모델 개발 및 평가
- 의료 영상 데이터를 기반으로 한 딥러닝 모델을 개발하고 평가하는 방법 학습
5. 실제 응용 사례 분석
- 바이오헬스 분야에서 딥러닝이 어떻게 활용되고 있는지에 대한 실제 사례 분석 - 주요주제의료영상데이터, 의료영상데이터베이스, 딥러닝
- 선수과목바이오헬스 파이썬 프로그래밍
- 준비사항파이썬 프로그램
- 장애학생 수업안내본 강의를 수강하는 장애 학생들에게는 장애 학생 개개인의 특성과 요구에 따라 수업 담당 교강사와의 상담을 통하여 적절한 수준의 지원 서비스(시험시간 연장 및 시험방법 조정 등)를 제공할 수 있습니다.
핵심역량
- 인간사회 공감력
- 생명과 환경을 존중하며, 지역사회와 인류에 공헌하려는 덕성
- 10%
- 상호소통능력
- 다양한 이해관계자, 타 학문분야와의 소통을 토대로 바이오헬스 분야의 조화로운발전에 기여하는 능력
- 10%
- 디지털 융합력
- 다양한 관점·생각, 빠르게 변하는 기술·트렌드에 민첩하고 유연하게 대응하는 능력
- 30%
- 창조적 문제 해결력
- 바이오헬스 분야에 대한 학술·실무적 이해를 토대로 발휘하는 창의적인 응용력
- 30%
- 자기점검능력
- 지속가능한 윤리적 전문가가 되기 위하여 배우고 성찰하는 주도적 태도
- 20%
주제별 수업내용
- 1주제강의 운영 방법 소개 및 영상 의료 데이터 개요
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- 교과목 소개 및 학습 목표를 이해
- 수업방법, 평가방법, 주차별 학습 내용에 대해 이해
- 의료 영상 데이터의 종류와 특성 (X-ray, MRI, CT, Ultrasound 등)
- 의료 영상의 기본 원리와 사용 목적
- 2주제의료 영상 데이터 전처리 I
- 3주제의료 영상데이터 전처리 II
- 4주제딥러닝 기초 I
- 5주제딥러닝 기초 II
- 6주제합성곱 신경망 (CNN) I
- 7주제합성곱 신경망 (CNN) II
- 8주제중간고사
- 9주제의료 영상 분석을 위한 딥러닝 모델링 I
- 10주제의료 영상 분석을 위한 딥러닝 모델링 II
- 11주제딥러닝 심화 I
- 12주제딥러닝 심화 II
- 13주제실제 사례 연구 및 분석 I
- 14주제실제 사례 연구 및 분석 II
- 15주제기말고사
