開催案内：コースⅠ第7回月例会
月例会概要
講義テーマ：計算知能技術による医用機器の高性能化
講師：本間 経康（ほんま やすのり）教授
所属：大学院 医学系研究科 保健学専攻長
医工学研究科 知能システム医工学分野
工学研究科 電気エネルギーシステム専攻
スマート・エイジング学際重点研究センター 人間福祉工学研究部門長
創生応用医学研究センター 副センター長（AI応用医学部門長）
専門：計算知能、複雑系科学、医用画像工学
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月例会「講義セッション」はlearningBOXでのビデオ視聴になります。
learningBOXマニュアルを参考に受講をお願いします。
learningBOXマニュアル
講義概要
本月例会では、最近隆盛の人工知能AIの基盤技術の１つである機械学習の医療応用について説明します。
特に人工神経回路網を用いた深層学習の得意分野である医用画像診断への応用、例えばアルツハイマー型認知症の画像診断例や、適応的数理モデルを用いた治療装置の知能化など、臨床応用に向けた具体例を紹介します。
また、深層学習と従来の数理モデルとの相違に着目し、医療応用に際しての注意点やその対策も考察します。さらに、人工知能を製造・開発する立場や使用する立場の医療従事者だけでなく、使用される側の患者の意見など様々な立場から期待される機能や運用法など、実装に向けた最近の動向についても紹介します。
本間先生は大学発ベンチャーZelowaとCOVID-19感染対策の共同研究を通して、人工知能の社会実装も推進しています。実ビジネスに直結する研究の最前線のお話が聴ける貴重な機会です。ぜひ、万難を排してご参加ください。
予習教材
- ディープラーニング これだけは知っておきたい3つのこと
これに限らず、「深層学習」で検索すると沢山情報が見つかります。
learningBOXでの講義セッションについて
- 講義セッションの視聴期間は10月11日（火）13時～10月12日（水）16時までです。
learning BOXより開始お知らせメールが連絡窓口様宛に届きます。
- Learning BOXマニュアルを参照し講義セッションを受講してください。
⑴ 資料ダウンロード、⑵ 動画視聴、⑶ 受講レポート回答までが講義セッションです。
注１）learning BOXは企業ごと１IDとなり、１IDでの同時接続は３台までです。
注２）講義セッションの動画は同一企業内であれば誰でも視聴は可能ですが、質疑セッションに参加できるのはレポートを回答され、「質疑セッションへの参加希望」で「希望する」を選んだ方です。なお、質疑セッションへの参加可能人数は、SAカレッジ参加1口につき3名までですので、貴社内で調整ください。
質疑セッションまでのスケジュール
- 10月13日正午：受講レポート回答締め ※期限厳守
- 10月17日：受講レポートを回答され「質疑セッションへの参加」を希望する方に、ZOOM URLをお知らせ（参加者宛にメール配信します）
質疑セッション当日参加手順
- 質疑セッションは10月18日（火）11:00-12:00 です。
- 予め連絡するURLリンクをクリックして、オンライン用
の画面に参加ください。
参加後、ご自身のマイクとカメラが動作しているか確認してください。
※参加氏名が不明な場合は入室承認ができません。事前に入室時の名前確認をお願いします。
当日のお願い
- 受付開始時間前は参加できません。待機室でお待ちください。
- やむを得ず欠席、遅刻する場合は事前にご連絡ください。
お問合せ先
東北大学SAC事務局
TEL：03-6665-0983
（10:00～17:00、土日、祝日除く）
e-mail：sact(at)grp.tohoku.ac.jp ※(at) は @ に置き換えてください。