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科目名 ロボット工学特殊研究6 
科目名(英字) Advanced Research in Robotics Ⅵ 
担当者氏名

楊 剣鳴

対象研究科・専攻 理工学研究科機械工学専攻-博士後期課程 
講義学期 後期 
単位数



準備学習・事後学習
準備学習: 医療機械工学,生体信号処理,制御工学,その他4力の基礎知識に基づく準備を要する.



事後学習: 講義内容を復習し,理解を深めると共に,実際の生体信号・画像を用いてマイクロスケールの可視化を体現する.



毎回、特殊研究の半分の自学実習が求められます。 
授業の概要と目的
本講義では,生体組織のマイクロ断層可視化法として臨床医療機器として開発が進んでいるOptical Coherence Tomography に基づく,光による力学計測(Photo-mechanics)をテーマとし,検出力学諸量データの評価方法として可視化デジタル画像処理法について解説すると共に,有限要素法とのハイブリッド化などの応用展開についても説明する.
本授業はDP1.2およびCP1.3に該当する。 
該当するCP(カリキュラム・ポリシー)およびDP(ディプロマ・ポリシー)
科目ナンバリングコード
到達目標
①臨床光診断工学の基礎原理,②その応用であるマイクロ可視化工学,③それらに基づく医療機器,④医療画像の解析法,⑤その信号処理のインテリジェント化(逆解析,AI:ニューラルネットワーク),などの知識を身につける. 
授業内容
番号 【項目欄】 【内容欄】
1. 臨床光診断マイクロ工学の復習  生体組織のマイクロ可視化診断法に基づく様々な医療機器について,主に,光(電磁波)を用いた診断手法として,Optical Coherence Tomography の干渉信号について復習する. 
2. 臨床医療画像処理1(位相解析)  Optical Coherence Tomography の干渉信号の位相差を検出する,ドップラーOCTの信号処理法(ヒルベルト変換,解析信号,位相解析)を学び,血流速のマイクロ断層可視化法について理解する. 
3. 臨床医療画像処理2(位相解析)  Optical Coherence Tomography の干渉信号の位相差を検出する,ドップラーOCTの信号処理法(ヒルベルト変換,解析信号,位相解析)を学び,生体組織のマイクロ変形の断層可視化法について理解する. 
4. 光波理論1(偏光)  光の偏光の基礎概念について学び,偏光を利用した生体計測法としてPolarization sensitive Optical Coherence Tomography について学ぶ. 
5. 光波理論2(偏光低コヒーレンス干渉法)  偏光を用いた臨床医療機器として開発が進んでいる偏光OCT(Polarization sensitive Optical Coherence Tomography) について学ぶ. 
6. 光波理論3(光弾性法)  偏光を用いた臨床医療機器への応用として,応力の断層検出を光弾性法に基づいて行う 偏光OCT(Polarization sensitive Optical Coherence Tomography) について学ぶと共に,光弾性法についても理解する. 
7. 臨床医療画像処理4(フリンジ解析)  応力を検出する偏光OCT(Polarization sensitive Optical Coherence Tomography) で用いる画像処理法(フリンジ解析)について学ぶ. 
8. 生体組織変形解析・有限要素法の基礎1(構成方程式)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織変形解析・有限要素法の基礎をとして構成方程式を理解する. 
9. 生体組織変形解析・有限要素法の基礎2(構成方程式)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織変形解析・有限要素法の基礎をとして構,成方程式を理解する. 
10. 生体組織変形解析・有限要素法の基礎3(離散式)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織変形解析・有限要素法の基礎をとして,構成方程式から離散化する行程を理解する. 
11. 生体組織変形解析・有限要素法の基礎4(数値解法)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織変形解析・有限要素法の基礎をとして,離散化式の行列解法の行程を理解する. 
12. 生体組織変形解析・有限要素法の基礎5(数値解法)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織変形解析・有限要素法の基礎をとして,離散化式の行列解法の行程を理解する. 
13. 逆解析推定法1(力学パラメータの推定法の構成方程式)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織の力学パラメータの数値解法として,有限要素法に基づく逆解析推定法の基礎方程式を理解する. 
14. 逆解析推定法2(力学パラメータの推定法:直接解法)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織の力学パラメータの数値解法として,有限要素法に基づく逆解析推定法(直接解法)について理解する. 
15. 逆解析推定法3(力学パラメータの推定法:ニューラルネットワークの基礎)  バイオメカニクスを学ぶため,生体組織の力学パラメータの数値解法として,有限要素法に基づく逆解析推定法の逆解析数値解法における,インテリジェントシステム(ニューラルネットワーク)について概説する. 
授業形態・方法
構成とセミナー形式の併用 
その他(履修条件・関連科目など)
成績評価方法
プレゼンテーション:50%、小課題レポート50%
C(合格)となるためには、到達目標を最低限達成することが必要である。 
成績評価基準
テキスト
番号 【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. はじめての生体工学  山口昌樹、他  講談社 
2. ヘクト光学II 波動光学  Eugene Hecht  丸善出版 
3. C言語で学ぶ医用画像処理  石田隆行  オーム社 
参考資料文献等
番号 【書籍名】 【著者】 【出版社】
1. インテリジェントシステム-適応・学習・進化シ  福田敏男  昭晃堂 
2. 生体計測工学入門  橋本成広  コロナ社 
3. 生体信号処理  小野弓絵  コロナ社 
4. C言語による画像処理入門  安居院 猛  昭晃堂 
5. Excelによる有限要素法  吉野雅彦  朝倉書店 
参考URL
画像
ファイル
更新日付 2021/11/22 16:39


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