Diagnostic Imaging Practice in the Oral and Maxillofacial Region in 2019

平成31-令和元年度 大学院医歯学総合研究科

専攻個別科目(選択科目)

顎顔面画像診断学演習ⅠA・ⅡA, IBIIB

新潟大学大学院・医歯学総合研究科 顎顔面放射線学分野・西山秀昌

Last updated:7/30/2019 9:26 PM

 

【重要なお知らせ:シラバスの修正】

開講に関する条件について学務担当者の間にて認識に食い違いがあったため、今年度は1学期と2学期を別構成に変更します。このため1学期履修者以外は2学期のコースが受講できなくなりますので、ご留意願います。

なお、秋季からの履修(半期)で本演習を行いたい方には、1学期の内容のみを履修いただくことになります。

Important Notices : Syllabus correction

This year's second semester will be changed to a different structure, as there were discrepancies among academic staff of the conditions for opening the course. For this reason, please note that courses for the second semester cannot be taken except those who have taken the first semester.

In addition, if you attend this course for half a semester in autumn admission, you will be required to take the content of the first semester.

1)      DICOM画像を扱い、CTMRIの限界を理解しつつ診断するということを演習します。
To practice the diagnostic imaging with understanding about the DICOM images and the limitation of CT and MRI.

2)      深層学習システムの有用性と限界を理解しつつ、診断補助としての利用可能性を探る演習をします。
To practice for exploring the possibility of use as a diagnostic aid of Deep Learning System with understanding the usefulness and limitation of it.

説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: image002 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: 説明: image001

【重要】

毎年学務への受講登録と履修開始が交錯するため、開始当初の履修者が不明です

1学期の受講が決定し次第、順に課題を提出してください。

受講開始が遅れたとしても、取り戻せます。

課題締め切り日にて、解答・解答のパスワード、および次回演習課題・課題を開くパスワードを順に送付していきますが、順に演習していってください。課題は1週間の猶予期間がありますので、早めに終わらせることで、正規の流れに戻ることができます。

各課題について、どうしても答えられない場合にも、課題締め切りまでに「○○が分かりませんでした。」等のメールを提出してください。解答のパスワードを送付します。演習は自主的に行ってください。

受講内容について概略を知りたい方のために、一部パスワードを外しています(第1回、第6回、および第12回の課題等)

【本学教職員・学生の方で興味ある方、利用したい方】

 個別に私・西山まで連絡してください。相談に応じます。

 

 

※本コースを受講ないし関連領域にて方法論を含めて指導し、本コースと関連した内容で、過去ポスター賞や学会賞を受賞された方がおられます。

★大会長賞

○荒澤恵,小田陽平,小林正治,魚島勝美,西山秀昌,星名秀行,齊藤 力:自家骨移植による上顎洞底挙上術後の移植骨体積の経時的変化.14回日本顎顔面インプラント学会総会・学術大会, 浦安, 2010124-5.

★優秀ポスター賞

○村上智子、福井忠雄、西山秀昌、林 孝文、小林正治、高木律男、齋藤 功:顔面非対称を伴う骨格性下顎前突症例における脳頭蓋底の三次元形態分析、第26回特定非営利活動法人日本顎変形症学会総会・学術大会、会場:学術総合センター(一橋講堂)(東京都千代田区)、2016624-25

https://www.jstage.jst.go.jp/article/jjjd/26/2/26_141/_pdf

○大澤知朗、丹原 惇、西山秀昌、髙橋功次朗、本多綾子、高木律男、小林正治、齋藤 功:三次元CT画像をいた格性下顎前突症患者における下顎偏位の様相について、第29回特定非営利活動法人日本顎変形症学会総会・学術大会、会場:学術総合センター(一橋講堂)(東京都千代田区)、201968-9

 

また、関連して学位論文を取得された方もおられます。

Arasawa M, Oda Y, Kobayashi T, Uoshima K, Nishiyama H, Hoshina H, Saito C: Evaluation of bone volume changes after sinus floor augmentation with autogenous bone grafts.Int J Oral Maxillofac Surg. 41(7):853-7, 2012. doi:10.1016/j.ijom.2012.01.020

 

永井嘉洋, 西山秀昌, 丹原 , 田中 , 八巻正樹, 孝文, 齋藤 :顎顔面形態の評価に有用な3次元計測点の再現性に関する研究. 日骨形態誌:23: S145-S155, 2013.

 

Saito D, Mikami T, Oda Y, Hasebe D, Nishiyama H, Saito I, Kobayashi T: Relationships among maxillofacial morphologies, bone properties, and bone metabolic markers in patients with jaw deformities. Int J Oral Maxillofac Surg, 2016 Aug;45(8):985-91.

 

※平成31-令和元年度のコースワーク(西山担当分)については

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/coursework  updated!!

にアクセスしてください。

 

 

【目次】

◎はじめに

◎演習日程と内容

◎1学期 (1st semester)予定表

◎2学期 (2nd semester)予定表

◎単元ごとの詳細

◎演習に必要な環境

◎その他ソフト類  --- 端末にPerl のインストールが必要ですが、DICOMデータ表示ソフト等を利用できます。

◎注意事項

 

 

◎はじめに 【目次へ】

【科目の概要 Course outline

CTMRI画像は画像処理され、DICOM画像として保管されている。これら画像について診断・研究するには、画像処理について理解する必要がある。このため最初にDICOM画像の取り扱いについて学習し、顎顔面領域の画像診断に必要な基本的な画像処理技術の演習を行う。これら演習後にDICOM画像からMPR画像やADC map画像等を作成して、顎顔面領域の画像診断演習を行う。さらに、画像診断支援としてのDeep Learning(深層学習)の仕組みと限界に関する基礎的な演習を行う。

The CT and MR images were processed by some methods and stored as DICOM formatted files. If you want to diagnose and study about those images, you must learn about the image processing methods. In the beginning, this course provides the practices for handling of DICOM formatted images and for training in the image processing methods. Then, you can learn about making the MPR or ADC map images from DICOM formatted images, and to practice in the diagnostic imaging of oral and maxillofacial region using image processing. Additionally, you can do basic practices on the mechanism and limitations of Deep Learning System as supporting the image diagnosis.

【科目のねらい Course aim

画像診断を行うために、顎顔面領域の画像診断に必要な画像処理技術を習得し活用する。

To obtain the knowledge and skills of image processing methods for diagnostic imaging of oral and maxillofacial region and to use them for some cases.

【学習の到達目標 Attainment target

DICOM画像(CT, MRI)を適切に処理し、画像診断を行う。

To diagnose the DICOM formatted images (CT, MRI etc.) with suitable image processing.

1)      DICOMについて説明でき、画像の種類と特性について理解する。

To explain about DICOM and to understand about image formats and characteristics.

2)      デジタル画像の処理について演習する。

To practice the digital image processing.

3)      MPR画像について説明し、作成できる。

To identify and make the MPR formatted images.

4)      DICOMタグから3次元座標を抽出し、アフィン変換を用いて座標変換ができる。

To change the coordinate of any point on DICOM images with affine transformation method.

5)      DICOMタグから必要な情報を抽出し、ダイナミック造影、ならびにDWIADC mapについて説明し、評価できる。

To extract necessary information from DICOM tag, explain and evaluate the dynamic contrast enhanced images, DWI and ADC map.

6)      Deep Learning Systemについて演習を行い、概略を理解する。

To practice and understand about the Deep Learning System.

 

【学習方法・学習上の注意 Study methodattention

履修を決定したら、「nisiyamaATdent.niigata-u.ac.jp」までメールで連絡すること。(【AT】は@に置き換えてください)

今年度は1、2学期とも同一内容となる。

本コースはオンラインにて行う。Webページからテキストと課題をダウンロードして演習を行いEメールにて結果を提出する。課題提出後にパスワード付きの解答・解説をダウンロードして確認する。

演習に用いるソフトはImageJ(開発元:National Institutes of Health)であるが、他のDICOM処理可能なソフトを用いてもいい。なお、Deep Learning(深層学習)は動作環境の依存度が高く、個人の環境で動作不可能な受講者にたいしては、A棟8Fのカンファレンス室にて行っていただくこととする。

ウェブアドレス(URL: https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/

 

If you decide to take this course, you should tell me by E-mail to“nisiyama[[AT]]dent.niigata-u.ac.jp” (Please replace [[AT]] to @.).

This year, the contents of 2nd semesters are same as 1st one.

This course is online based system. You can download the text and assignments from the following web site. After doing assignments, you should send back the products by E-mail. After submission of products, you can download the answer and explication with the password.

The image processing software as “ImageJ” (produced by NIH) will be used in this practical course, but you can use other software that managing the DICOM format. As the Deep learning system is highly dependent on the operating environment, the conference room of A8 will be prepared for the student who cannot operate it in personal environments.

URL of the website : https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/

 

 

 

◎演習日程と内容 【目次へ】

・本演習は4限(IA, IB: 主として学部大学院生)と6限(IIA, IIB主として社会人大学院生)ともに同じ内容です。

The contents of 4th and 6th periods are same.

・1学期の演習は410日から開始、2学期の演習は102日から開始します。2017年度から、1学期の内容と2学期の内容は同一でしたが、2019年度は冒頭に記載した通り、異なる内容となります(シラバス記載内容とは大幅に異なりますのでご注意願います)。したがって、連続して受講されても、単位認定は「2」のみとなりますので、ご注意願います。
通年連続して受講された場合、4単位を認定します。

The start date is 10 April for 1st semester, and 2 October for 2nd semester.

The contents of 1st and 2nd semester are same (since 2017), so you can get “2 credit” only, even if you take this course through 1 year (1 and 2 semesters).
If you take a course consecutively through 1 year, you will get 4 credits.

・本演習はオンライン受講です。

The practice of this course is online based system.

オンライン実習ですので、時間のあるときに演習してください。演習のある週には、解答できてもできなくても1週間以内に必ずE-mailを送付してください。出席代わりとなります。メールを受信した場合にのみ、解答および次回演習分のパスワードを送付します。

1週間以内に解答できなかった場合、提示された答えを参照しながら、演習を行ってください。最終的には1学期は731日(2学期は122日)までに送付してきたメールに対し成績の評価を行います。

As this course is online system, you can do practices or assignments anytime.

Each deadline will be set to 1 week later after showing the assignment.

If you could not solve the assignment within one week, you can do it with referring the answer, but you must send e-mail every practical week with or without the answer.

It will be evaluated that the all e-mails and answers received until 31 July for 1st semester (22 January for 2nd semester).

パスワードロックされたPDFファイルは一度ダウンロードし、ダウンロードしたPDFファイルを開いてください。

Download a password-locked PDF file once and open the downloaded PDF file.

ImageJ以外のDicomビューアーソフトについては、「★演習に必要な環境」←【リンク】の【その他ソフト】を参照してください。

 

演習内容について、分からないので直接聞きたい・実行してみたいという方がおられましたら相談に応じますので、遠慮せずにメールしてください。

If you have any questions, please send e-mail to me.

 

                                 

CTについて、基本的な事項(学部学生レベル+α)をまとめたPDFファイルを置いておきます。

CT-lec-part.pdf」←【リンク】。

 

Deep Learning(深層学習)を用いた画像認識の演習について

基礎知識として第6回のコンボリューションフィルタ(畳込みフィルタ)についての学習が必須となります。また、第8、9回におこなうアフィン変換に関する事項も必須となります。

通常は、第15回の演習時にのみ顎顔面放射線学分野のカンファレンス室にある端末を使って演習していただきます。

2019年度は、「A-2」のコースを主体とします。

ただし第12回以降の演習を自身の端末で行えない場合には、顎顔面放射線学分野のカンファレンス室にある端末を使って演習していただく予定です。

About the practice of image recognition using Deep Learning

It is essential to learn about the sixth convolution filter (convolution filter) as basic knowledge. Also, matters concerning affine transformation to be performed in the eighth and ninth times will be essential.

In general, you will use the terminal in the conference room of the field of maxillofacial radiology only at the 15th exercise.

In 2019, we will be focusing on the A-2 course.

However, if the 12th and subsequent exercises cannot be performed with your own PC, you will be using the PC in the conference room of the field of maxillofacial radiology.

 

【必須教科書】

「医療AIとディープラーニングシリーズ 医用画像ディープラーニング入門(藤田 広志;編集)」978-4274223655 [4274223655] 2019/05/22 追記)

↑ 医療分野における応用を含め、幅広い見地から記載されている本になります。この本の文末に記述されている「2017年の北米放射線学会(RSNA)では、Curtis Langlotz先生が『AIが放射線科医の代わりになるかという質問に対する私の答えは【ノー】だ。しかし、AIを使用する放射線科医が、AIを使用しない放射線科医に取って代わるだろう』と述べている。」という部分から続く締めくくりの話は非常に重要です。

●「TensorFlowで学ぶディープラーニング入門(マイナビ、中井悦司)」ISBN:9784839960889 [4839960887]

↑ 1学期でのディープラーニングの章(#12以降)の教科書です。

「医療AIとディープラーニングシリーズ 標準 医用画像のためのディープラーニング: 入門編(福岡 大輔;著・編集, 藤田 広志;監修)」978-4274223648 [4274223647] 2019/05/22 追記)

↑ Neural Network Consoleを用いた演習テキストとなっています。通年演習される場合の2学期での教科書とします。

【参考図書】

●「PythonKerasによるディープラーニング(マイナビ、François Chollet・著、株式会社クィープ・訳、巣籠悠輔・監訳)」ISBN:9784839964269 [4839964262]

●「機械学習プロフェッショナルシリーズ・画像認識(講談社、原田達也)」ISBN: 9784061529120 [4061529129]

●「実装 ディープラーニング(Ohmsha、藤田一弥+高原 歩)」ISBN:9784274219993 [4274219992]

深層学習を含む機械学習にて用いられる各種技法については、少し古いですが下記も参照してください。

●「統計的パターン認識(森北出版、浜本義彦)」ISBN:9784627848115 [4627848110]

●「パターン認識と学習のアルゴリズム(文一総合出版、上坂吉則, 尾関和彦著)ISBN:9784829920725 [4829920726]

1.  ハードディスクの空きが十分にある。(※NVIDIAGPUを利用可能であれば、さらに良い)

A)      Linuxを使ったことがない。もしくは使ったことがあるが、使いこなせる程度ではない。

1)        Windows8.1ないし1064bit版である。コンピュータ言語は苦手。とりあえず動く状態のもので演習してみたい。

ソニーのNeural Network Consoleにユーザー登録し、アプリ版をダウンロードしてインストールし、演習に臨んでください。

https://dl.sony.com/ja/

※クラウド版も利用できるようですが、臨床データに近いデータを使用するため、本演習では「決してクラウド版は利用しない」で下さい。

2)        Pythonという言語にも興味があり、ソースコードレベルから触って理解してみたい。あるいは、Pythonを使ったことがある。

自身の装置の環境に応じてGPU関連のソフトやAnacondaをインストールし、演習に臨んでください。
Windows
であれば、64bit版が必須です。ただし、各種ソフトは、バージョン毎に相性があり、インストール後もネット上に散見される知識を集約し続ける必要があるので、注意して下さい。
※参考) 2018/3/1現在でのGPUボード関連のソフトとConvolution Neural Network用のソフトのバージョンの組み合わせ

Windows10およびUbuntu 16.04 LTSNVIDIA GeForce GTX 1060 6GBでのソフトのバージョン (西山確認済み)。

3)        2) までではないが、Pythonでライブラリを駆使してプログラミングが可能なレベルである。

Macintoshでも扱ってみたい。
ソニーのNeural Network Libraries」(※Neural Network Consoleのページからリンクがあります)

https://nnabla.org/ja/

に入り、ライブラリをインストールして臨んでください。

※こちらは、Neural Network Consoleとは異なり、LinuxWindowsMacintoshに対応しているようです。

 

B)      Linuxを使い倒すことができる。

Windows Subsystem for LinuxWSL)を利用し、Ubuntuをインストールして利用しやすい環境に整えてください。ただし、使えるような環境にするためには、ネット上に散見される知識を集約しなければなりません。
例:Anaconda環境下でTensorFlow, Keras等をインストールし、X11での表示のためにVcXsrv等をインストール。Jupyterなどで稼働させる等。

2.  Linux専用の装置を利用できる。無論Linuxを使い倒すことができる。(※NVIDIAGPUを利用可能であれば、さらに良い)

Ubuntuをインストールして利用しやすい環境に整えてください。
参考図書)●「実装 ディープラーニング(Ohmsha、藤田一弥+高原 歩)」等(記述されているバージョンが古いため、読み替える必要があります)

 

◎1学期 (1st semester)予定表(リンクは順次更新していきます) 【目次へ】

 

原則、パスワードを受け取ってから1週間以内に提出してください。

初回のパスワードはありません。

2回目以降のパスワードは、登録されたメールアドレスに演習日の14:40以降に個々に送付します。

演習日から1週間以内に何らかのレスポンス(メール送付)がない場合、次回分のパスワードは送付されず、欠席扱いになりますので、注意してください。

※1週間後が休日の場合、その翌週まで延長されます。したがって、夏休み等を挟む場合、休み明けの最初の水曜日が提出期限になります。

万一演習が遅れてパスワード公開後に演習した場合、その内容について、解答を見ながらでもいいですので演習を行いメールを提出してください。演習された内容について、評価点をつけます。

4限目 14:40-16:106限目 18:05-19:35

PDFファイルをクリックしてもパスワード入力ウィンドウが表示されない場合には、一度ダウンロードしてから開いてください。(Macintoshの場合に生じることがあるようです)

 

Please send e-mail to me within one week after you’ve got password.

If it is a holiday, until next week.

There is no password of first time practice.

The password will be send with e-mail at the 14:40 on the practice day.

Please be careful to send e-mail as instead of attendance within every practical week.

If you could not solve the assignment within one week, you can do it with referring the answer, but you must send e-mail every practical week with or without the answer to get the point of practice and go to next step.

/単元

[Times/

Unit]

演習日

 [Date]
(Fall admission only)

時限

[Period]

タイトル

【各単元へクリックで移動】

[Title] click to move the topics.

 

 

課題・解説ファイル【pdfへのリンク】 -- 詳細は各単元参照

[Assignments and Answer]

課題提出

締め切り

 [Deadline]

#1

410

10 April

(10/2)

4, 6

[1] ガイダンス、画像処理ソフトについて

Guidance, About image processing softwares

課題

Assignment

Japanese

ImageJと今日の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-01.pdf 

↑課題が含まれています。

ImageJのインストールの詳細

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-01-install.pdf
初回分のみパスワードを付していません。
この後の課題とその解答にはパスワードを付しています。
課題の解答を提出した方にパスワードを送付しています。

受講開始

から

1週間以内

(1週間後が休日の場合、その翌週まで)

Within a week from the start of the course.

(If it is a holiday, until next week.)

English

ImageJ and today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-01-e.pdf

including the assignment.

The password is not attached only for the first unit.

Passwords are attached to the next assignment and this time's answers.

I will send a password to those who submitted the answer for the assignment.

#2

417

17 April

(10/9)

4, 6

[2]DICOMタグについて

About the tag information in DICOM data

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-01-ans.pdf

パスワードは #1 課題についてメールされた方に送付します。

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-01-e-ans.pdf

The password will be sent to those emailed about the # 1 issue.

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-02.pdf

パスワードは #1 課題についてメールされた方に送付します。

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-02-e.pdf

The password will be sent to those emailed about the # 1 issue.

#3

424

24 April

(10/16)

4, 6

[3]DICOM画像に用いられる画像の種類と特性

About the image formats in DICOM data

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-02-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-02-e-ans.pdf

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-03.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-03-e.pdf

#4

58

8 May

(10/23)

4, 6

[4]DICOM画像の3次元表示とMPRについて

About the 3D view and MPR on DICOM images.

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-03-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-03-e-ans.pdf

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-04.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-04-e.pdf

#5

515

15 May

(10/30)

4, 6

[5]CT画像上でのラインプロファイルと計測精度について

About the line profile and measuring accuracy on CT images.

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-04-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-04-e-ans.pdf

 

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-05.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-05-e.pdf

#6

522

22 May

(11/6)

4, 6

[6]画像処理に用いられる畳み込みフィルタについて
About the convolution filter for image processing.

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-05-ans.pdf

 

補遺:エクセルシートにて「半値幅(半値全幅、FWHM)」(Full Width at Half Maximum)を簡易的に求める方法(パスワードはかかっていません)
https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-05-appendix.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-05-e-ans.pdf

 

課題

Assignment

Japanese

今回の課題 (この課題は「公開版」とします。パスワードはかかっていません。)

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-06.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment (Published version, without password)

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-06-eng.pdf

#7

529

29 May

(11/13)

4, 6

[7] CTでのガントリーチルトとDICOM画像

Tilt angle effect of CT gantry to DICOM images and tags.

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-06-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-06-e-ans.pdf

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-07.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-07-e.pdf

#8

65

5 June

(11/20)

4, 6

[8]アフィン変換について・2次元
About the 2D affine transformation.

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-07-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-07-e-ans.pdf

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-08.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-08-e.pdf

#9-12

612

12 June
(11/27)

619

19 June
(12/4)

626

26 June
(12/11)

4, 6

[9-12]アフィン変換について・3次元
About the 3D affine transformation.

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-08-affine2D-ans.xlsx

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-08-affine2D-e-ans.xlsx

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-09.pdf

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-09-affine3D.xlsx

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-09-e.pdf

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-09-affine3D-e.xlsx

73

3 July
(12/18)

4, 6

演習時間

Exercise time

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-09-affine3D-ans.xlsx

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-09-affine3D-e-ans.xlsx

#13

710

10 July
(12/25)

4, 6

[13] ROIの設定とCT画像診断
About the diagnostic CT imaging  with ROI..

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-13.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-13-e.pdf

#14

717

17 July
(1/8)

4, 6

[14-15] DICOMタグ情報を利用した診断-ダイナミック造影検査、ならびにDWIADC mapについて
Diagnostic imaging with the DICOM tag information. About the diagnostic MR imaging, DWI and ADC map..

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-13-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-13-e-ans.pdf

課題

Assignment

Japanese

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-14.pdf

参考資料

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/MRI-15-min-p4.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

Within a week after password acquisition.

English

Today’s assignment

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-14-e.pdf

Reference materials

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/DWI-ADC-MRI-15min.pdf

#15

724

24 Jury

(1/15)

4, 6

[15]前回の回答およびまとめ

前回の解答

Answer

Japanese

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-14-ans.pdf

 

English

Previous answer & explanations

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-14-e-ans.pdf

 

 

◎2学期 (2nd semester)予定表(リンクは順次更新していきます) 【目次へ】

 

 

 

原則、パスワードを受け取ってから1週間以内に提出してください。

初回のパスワードはありません。

2回目以降のパスワードは、登録されたメールアドレスに演習日の14:40以降に個々に送付します。

演習日から1週間以内に何らかのレスポンス(メール送付)がない場合、次回分のパスワードは送付されず、欠席扱いになりますので、注意してください。

※1週間後が休日の場合、その翌週まで延長されます。したがって、夏休み等を挟む場合、休み明けの最初の水曜日が提出期限になります。

万一演習が遅れてパスワード公開後に演習した場合、その内容について、解答を見ながらでもいいですので演習を行いメールを提出してください。演習された内容について、評価点をつけます。

4限目 14:40-16:106限目 18:05-19:35

PDFファイルをクリックしてもパスワード入力ウィンドウが表示されない場合には、一度ダウンロードしてから開いてください。(Macintoshの場合に生じることがあるようです)

 

Please send e-mail to me within one week after you’ve got password.

There is no password of first time practice.

The password will be send with e-mail at the 14:40 on the practice day.

Please be careful to send e-mail as instead of attendance within every practical week.

If you could not solve the assignment within one week, you can do it with referring the answer, but you must send e-mail every practical week with or without the answer. Because you will get the point of practice.

/単元

[Times/

Unit]

演習日

 [Date]

時限

[Period]

タイトル

【各単元へクリックで移動】

[Title] click to move the topics.

課題・解説ファイル【pdfへのリンク】 -- 詳細は各単元参照

[Assignments and Answer]

課題提出

締め切り

 [Deadline]

#16

102

2 Oct.

4, 6

[16] PythonNumPy, Jupyterを使った演習
Exercises using Python, NumPy, Jupyter.

 

受講開始

から

1週間以内

(1週間後が休日の場合、その翌週まで)

 

 

#17

109

9 Oct.

4, 6

[17] DeepLearning入門 その1
Introduction to Deep Learning. Part 1.

前回の課題の解答

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-11-ans.pdf

 

下記も参照願います。

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/python/
今回の課題(パスワードはかかっていません)

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-12.pdf

パスワード

受領後

1週間以内

#18

1016

16 Oct.

4, 6

[18] DeepLearning入門 その2
Introduction to Deep Learning. Part 2.

※前回分の課題はレポートの提出となります。

 

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-13.pdf 

パスワード

受領後

1週間以内

#19

1023

23 Oct.

4, 6

[19] DeepLearning入門 その3
Introduction to Deep Learning. Part 3

※前回分の課題はレポートの提出となります。

 

今回の課題

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-14.pdf 

パスワード

受領後

1週間以内

#20

1030

30 Oct.

4, 6

[20] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(序盤のまとめ) / About the Deep Learning System and image diagnosis (Summary of the opening part).

※前回分の課題はレポートの提出となります。

A棟8Fカンファレンス室にて演習を行っていただきます。

今回の演習

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-15.pdf 

パスワード

受領後

1週間以内

#21

116

6 Nov.

4, 6

[21] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(2

About the Deep Learning System and image diagnosis (2).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#22

1113

13 Nov.

4, 6

[22] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(3

About the Deep Learning System and image diagnosis (3).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#23

1120

20 Nov.

4, 6

[23] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(4

About the Deep Learning System and image diagnosis (4).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#24

1127

27 Nov.

4, 6

[24] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(5

About the Deep Learning System and image diagnosis (5).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#25

124

4 Dec.

4, 6

[25] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(6

About the Deep Learning System and image diagnosis (6).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#26

1211

11 Dec.

4, 6

[26] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(7

About the Deep Learning System and image diagnosis (7).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#27

1218

18 Dec.

4, 6

[27] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(8

About the Deep Learning System and image diagnosis (8).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#28

1225

25 Dec.

4, 6

[28] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(9

About the Deep Learning System and image diagnosis (9).

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#29

18

8 Jan.

4, 6

[29] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(10

About the Deep Learning System and image diagnosis (10).

 

 

 

パスワード

受領後

1週間以内

#30

115

15 Jan.

4, 6

[30] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(まとめ)

About the Deep Learning System and image diagnosis (Summary).

 

 

 

 

 

 

◎単元ごとの詳細 / details  【目次へ / To Page Top

[] ガイダンス、画像処理ソフトについて / Guidance, About image processing soft wares.

Japanese

演習に必要な環境を確認してください。【←クリックで移動】

ソフト(ImageJ)を利用可能な環境にインストールしてください。【←クリックで移動】

English

Please ask me about environment necessary for practice.

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] DICOMタグについて

DICOMとは?

DICOMのデータセット(タグ+データ要素)について

DICOM形式のファイル内容を確認するためのバイナリダンプ(表示)ソフトを公開しました。

Perl版とWindows限定ですがエクセルシート版の2種類を用意しています。→16進ダンプソフト

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] DICOMデータに用いられる画像の種類と特性 / About the image formats in DICOM data

DICOM内のCT画像について --- CT値はどのように扱われているのか? jpeg画像と何処が違うのか?

●圧縮画像と非圧縮画像の違い --- jpegtiffとその他の画像フォーマット

●写真系と線画系での使い分けに注意!!

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] DICOM画像の3次元表示とMPRについて / About the 3D view and MPR on DICOM images.

DICOMタグ内のスライス位置情報

MPR(多断面再構成)について

partial volume effectについて

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] CT画像上でのラインプロファイルと計測精度について / About the line profile and measuring accuracy on CT images.

軟組織表示画像と硬組織(骨)表示画像の違いについて

●計測精度と半影、半値幅について

●画像での物体の境界設定に関する基礎的な事項となります。

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] 画像処理に用いられる畳み込みフィルタについて / About the convolution filters for image processing.

CTでの軟組織表示、硬組織表示とフィルタ処理の関係

●コンボリューションフィルタとは?

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] CTでのガントリーチルトとDICOM画像 / Tilt angle effect of CT gantry to DICOM images and tags.

●ガントリーチルトとは?

DICOM画像でのチルト角の影響

●ボリュームスキャンとヘリカルスキャンの差

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[] アフィン変換について・2次元/ About the 3D view and MPR on DICOM images.

CT画像での3次元計測と座標変換について

●座標変換の基礎としてのアフィン変換

●2次元座標での演習

●エクセルシートにて変換前後の位置をプロットしつつ作業する

※アフィン変換はDeep Learningでも利用されています。

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[-12] アフィン変換について・3次元 / About the 3D affine transformation

●2次元アフィン変換の3次元への拡張

●右手系と左手系

●任意の基準座標系への変換

●アフィン変換を利用して、計測精度を高めるテクニック

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[13] ROIの設定とCT画像診断 / About the diagnostic CT imaging  with ROI.

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[14] DICOMタグ情報を利用した診断 / Diagnostic imaging with the DICOM tag information.

           ― ダイナミック造影検査、ならびにDWIADC mapについて ―
           - About the diagnostic MR imaging, DWI and ADC map. -

●一連の画像セットを対象としたDICOM画像の処理方法について

●ダイナミック造影検査での時間-強度曲線(Time-Intensity curve)について

DWIおよびADC mapの作成方法と、得られる結果の意義について

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[15] Python, NumPy, Jupyterを使った演習 / Exercises using Python, NumPy, Jupyter

DICOM画像の座標変換について、エクセルシートでのステップ単位の操作を#8から#12にて行ったが、これらの演算を高速に、かつ大量に処理する方法について学習する。

●学習環境に応じた、システムのインストールについて

Deep Learningを含む機械学習との関係について

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

 

[16] DeepLearning入門 その1 / Introduction to Deep Learning. Part 1.

●機械学習モデルの3ステップについて

TensorFlow入門

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[17] DeepLearning入門 その2 / Introduction to Deep Learning. Part 2.

分類アルゴリズムについて

●最尤推定、ロジスティック回帰

●二項分類器、パーセプトロン、多項分類器、ソフトマックス関数

●確率的勾配降下法

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[18] DeepLearning入門 その3 / Introduction to Deep Learning. Part 3.

●ニューラルネットワーク

●単層と多層

●畳込みフィルタによる画像の特徴抽出

https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/MRI-15-min-p4.pdf

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

[19] Deep Learning System(深層学習システム)と画像診断について(序盤のまとめ) / About the Deep Learning System and image diagnosis (Summary of the opening part).

●人工知能で使われるニューラルネットについて

●人工知能における「識別・区分・認識」について

Deep Learningの特徴について(旧来のシステムとの違いについて)

●畳み込みニューラルネットについて

●「画像認識」にて、人工知能が捉えている特徴(特徴量)と人間が捉えている特徴の差異について

●人工知能による「診断補助」と「診断」の違いについて

【1学期予定へ / To 1st Semester 【2学期予定へ / To 2nd Semester

 

 

 

◎演習に必要な環境 【目次へ】

【コンピュータ】

Windows, Macintosh, UNIXであればOKです。ただしDeep Learningのオプションの演習を自身の端末で行いたい場合には、ある程度の性能を有する端末(NVIDIAGPUを搭載している等)が必要となります。(詳細は「◎演習日程と内容」に記載しています)

適切な機器を利用不可能な場合、西山まで連絡してください。(この場合、演習時間中に当分野所有の端末を使用していただくことにします。)

【ソフト】

下記からダウンロードして使ってください(フリーソフト)。

ImageJ

https://imagej.nih.gov/ij/ 【←リンク】

上記から「download」を選択し、適切なOSに対応する「with Java」と記載されているファイルをダウンロードし、インストールしてください。

Windows32-bit OSの場合は“with 32-bit JAVA”、64-bit OSの場合“with 64-bit JAVA”を選択してください。

※現時点での最新バージョンは「1.5.0」です。

Windows32bit版は、上記ダウンロードトップページから消えています。

どうしても、windows32bit版を使いたい場合、ダウンロード最下端

===

You can also browse the ImageJ download directory at imagej.nih.gov/ij/download/.

Newer ImageJ distributions are available at http://wsr.imagej.net/distros/.

Refer to the release notes for a list of new features and bug fixes.

===

内に記載されている

http://wsr.imagej.net/distros/

から入り、

win/」→「ij150-win-jre6-32-bit.zip

をダウンロードしてください。

windows版についてのインストールが分からない場合

ImageJのインストールの詳細(https://www5.dent.niigata-u.ac.jp/~nisiyama/grad/19-01-install.pdf)【←リンク】

を参照願います。それでも分からない場合には、西山まで連絡してください。

※なお、複数のディストリビューションがあるようです。画像処理をメインにするならFijiを利用してもいいでしょう。

Fiji (ImageJからの派生、ImageJ 2系列)

https://fiji.sc/

 

IBEX

https://aapm.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1118/1.4908210

MATLABを利用するため、ソースコードレベルでの作業を行うには、MATLABのライセンス(有償)が必要。

コンパイル済みのスタンドアローンでの利用であれば、無償での利用が可能。

3D-Slicer (BoneTexture)

https://www.slicer.org/wiki/Documentation/Nightly/Extensions/BoneTextureExtension

 

 

 

 

【その他のソフト】

Windowsで稼動するソフト (フリーのソフトが年々少なくなってきています)
YAKAMI DICOM
ツール集(フリーの DICOM Viewer/Converter/etc.
  京都大学大学院医学研究科放射線医学講座(画像診断学・核医学) 医工連携グループ 八上全弘先生が開発されているソフト群です。

https://www.kuhp.kyoto-u.ac.jp/~diag_rad/intro/tech/dicom_tools.ja.html

Macintoshで稼動するソフト

OsirixMacintosh環境)
https://www.osirix-viewer.com/

DICOMビューアーではないが、画像診断演習にて使用する専用ビューアー(開発・西山)

 HNImage2 HTML5環境、Windows & Macintoshの両方で稼働します。)

利用するには、ログインIDとパスワードが必要です。

演習時にURLとログインIDとパスワードを送付します。

DICOMデータ情報の簡易閲覧ソフト等(2006年から開発・西山)

Perlで組んでいます。一応、可変長タグにも対応しています(2006.9.5からDICOMデータ変換ソフトの一部として開発したもので、更に更新途中です)。

 

ImageJなどのDICOMビューアーソフトには標準で組み込まれていますが、自身でDICOMのデータ構造をトレースしたい場合などで利用してください。

以下の環境での動作を確認していますが、本体がPerlなので、OSを選ばないはずです。

 

開発・確認環境: Windows XP, 7 (Active Perl 5.6.1), 8.1 (Active Perl 5.16.3)

開発言語: Active Perl 5.6.1以上 (ActiveState) --- perlを組み込んだ状態にしないと、下記ソフトは動きません。

Active PerlURLhttps://www.activestate.com/activeperl

最新のフリー版(Community Edition、開発・テスト環境のみサポート)のバージョンは現段階で5.16.3となっています。

 

DICOM構造の表示(取得)・ソフト

ファイルは2つに分かれています。

本ソフトは単体での使用でDICOM構造の表示を行いますが、別ソフト(DICOMデータ変換ソフト:後日公開予定)の一部として駆動させています。

VRの有無、Preamble部の有無、Endianの違いに対応しています。

タグの意味については、別途、関連資料を参照してください。

getallitem.pl --- 下記dicom.plとともにzipファイルとしています。適当な場所に解凍して利用願います。→ getallitem.zip

dicom.pl --- 間接的に呼び出されるサブルーチン群(DICOMヘッダー表示以外で使用するサブルーチンも入っています)

 使用方法

 コマンドラインにて

  perl getallitem.pl 【対象ファイル名】

 としてください。(無論、テキストファイルへのリダイレクトも可能です)

16進ダンプperlソフト

通常は、標準出力をリダイレクトして、ファイル等に保存するなど、してください。

hexDump.pl  ---  zipファイルをダウンロードして解凍してください。→ hexDump.zip

 使用方法

 コマンドラインにて、

  perl hexDump.pl 【対象ファイル名】

 としてください。

 ウィンドウズのコマンドラインで、出力ファイル(テキスト)へ書き出す場合(リダイレクトする場合)には

  perl hexDump.pl 【対象ファイル名】 > 【出力ファイル名】

 としてください。

※日本語を含むディレクトリ内にある等、perlがファイルの位置を特定不可能な場合にはエラーを表示して止まります。

16進ダンプ・エクセルシート(ウィンドウズ専用) 
Perl
を利用しにくい環境で、ウィンドウズにてエクセルが使える場所であれば、どこでも使うことができます。

ウィンドウズ環境でしか動きませんが、バイナリファイルを含め、16進ダンプ表示するエクセルシートを下記に置いておきます。希望する大学院生には内部のマクロ(VB)も公開します。

hexDump3.xlsm (←クリックしてダウンロードしてください、2枚目のシートに簡易マニュアルが記載されています)

※ダウンロードしたファイルなので、「セキュリティの警告 マクロが無効にされました」と表示されます。使用したい場合には、「コンテンツの有効化」をクリックしてください。

 

 

◎注意事項  【目次へ】

【注意】

よくある誤解の一つに「zipファイル」の取り扱いがあります。

windows標準でも、zipファイルを解凍(展開)しないで中身をみることができてしまいますが、通常のソフトからzipファイルの中身を完全に参照することはできませんので注意してください。

必ず解凍(展開)するようにしてください。

展開したフォルダ内の一連の画像を読み込む方法については、下記リンク先のPDFを参考にしてください。

ImageJでの一連の画像の開き方【←リンク】(PDF)

【一般的な注意】

一回の演習に1.5時間ずつ割り当てられていますので、有効に利用するようにしてください。

コンピュータの操作関係は、ほとんどすべてネットで調べることができます。

英語のソフトですが、マニュアルを含めて英文を読むことと、ネットでの情報検索の時間も演習に含めています。

演習時間中は原則として医局(内線2916)にいます。

上記場所に不在時に、質問などある場合はメールしてください。(携帯に転送し、確認しています)