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바이오메디컬비전 및 응용 동영상

바이오메디컬비전 및 응용




강좌 소개

수업내용/목표

본 강좌는 바이오, 의료, 컴퓨터공학 분야의 융합 강좌로서 특징 검출 및 기술, 매칭 등 컴퓨터비전 분야의 기초 이론과 알고리즘을 다루고, 바이오 및 의료 분야의 데이터에 최신 컴퓨터비전 기술을 적용한 응용 분야 소개와 바이오 및 의료 분야의 데이터를 이용한 기초적인 컴퓨터비전 프로그래밍 기술을 강의한다. 본 교과목을 통하여 수강생들은 바이오 및 의료 분야에서 특히 영상과 관련된 문제를 해결하거나 개선할 수 있는 능력을 습득할 수 있다.

학습목표

1. 특징 검출 및 기술, 매칭 등 컴퓨터비전 분야의 기초 이론과 알고리즘에 대하여 설명할 수 있다.
2. 바이오 및 의료 분야의 데이터에 최신 컴퓨터비전 기술을 적용할 수 있는 응용력을 배양할 수 있고, 최신 응용 사례를 설명할 수 있다.
3. 바이오 및 의료 분야의 데이터를 이용한 기초적인 프로그래밍 기술을 습득할 수 있다.

강좌 소개 영상


강좌 운영 계획

강의계획서
주차 강의 주제
1 바이오메디컬 디지털 영상의 기초 및 연산
2 필터링
3 바이오메디컬 데이터 처리를 위한 Open source 소프트웨어 활용
4 경계 검출 이론 및 활용
5 세션화 알고리즘 및 의료 분야에의 응용
6 특징 검출 기법
7 고급 특징 검출 기법
8주차: 중간고사
9 분할 알고리즘
10 바이오메디컬 데이터 처리를 위한 Open source 프로그래밍 실습
11 고급 Open source 프로그래밍 실습
12 특징 기술자와 스티칭
13 영상 정합 기법의 이해
14 의료 분야에서의 영상 정합 기법의 활용
15 바이오메디컬 분야에서의 딥러닝 기술의 활용
16주차: 기말고사

강좌운영팀 소개

교수자

이정진 교수
서울대학교 컴퓨터공학부 박사
현) 숭실대학교 컴퓨터학부 교수
전) 가톨릭대학교 디지털미디어학부 조교수
전) 서울아산병원 (울산대학교 의과대학) 영상의학과 연구교수
전) 삼성전자 자문교수

학습지원

류제철 조교
숭실대학교 컴퓨터학부 석사과정
E-mail: zauk123@naver.com

운영지원

서주환
숭실대학교 교수학습혁신센터 원격교육혁신팀
E-mail: juhwan05@ssu.ac.kr

강좌 수강 정보

이수/평가정보

이수/평가정보
평가요소 퀴즈 과제 중간고사 기말고사
반영비율 30% 10% 30% 30%

※ 총 60% 이상 점수 획득 시, 이수증을 발급받을 수 있습니다.
※ 평가요소별 세부 평가계획과 평가기준은 공지사항 메뉴를 확인하여 주시기 바랍니다.

강좌 수준 및 선수요건

바이오 및 의료 분야의 데이터를 컴퓨터 비전 기술로 처리하기 위한 기초적인 알고리즘들과 관련된 기초 수학 및 이론들을 함께 소개하고, 고급 응용 기술 및 최신 응용 사례들에 대하여 간략히 소개합니다. 자료구조, 알고리즘, 기초 영상처리, C/C++ 프로그래밍 등의 교과목을 미리 선수과목으로 이수한다면, 본 강좌를 수강하시는 데에 도움이 됩니다. 하지만, 선수과목을 듣지 않더라도 본 강좌를 수강해서 충분히 follow-up 하실 수 있습니다.


교재 및 참고문헌

1. Computer Vision: Algorithms and Applications, Richard Szeliski(Springer, 2011)
2. Computer Vision, 오일석(한빛아카데미, 2014)


관련 강좌

  1. major

    Engineering
    (Others)
  2. 강좌 내용의 어려운 수준을 의미합니다. 교양, 전공기초, 전공심화 순으로 난이도가 증가합니다.

    Course difficulty

    intermediate
  3. 강좌를 개발하고 운영하는 기관입니다. 컨소시엄으로 운영 시, 대표기관의 명칭이 나타납니다

    Institution

    SOONGSIL UNIVERSITY
  4. 강좌의 구성 주차 수를 의미합니다. (강좌를 충실히 학습하기 위해 필요한 주당 학습시간을 의미합니다.)

    Course Week
    (Estimated Effort)

    16week
    (주당 03시간 00분)
  5. 본 강좌 이수자에게 인정되는 학습시간으로 해당 강좌의 동영상, 과제, 시험, 퀴즈, 토론 등의 시간을 포함합니다. (강의 내용과 관련된 동영상 재생 시간의 총 합계입니다.)

    Accredited learning time
    (Video Duration)

    20시간 17분
    (14시간 53분)
  6. 수강신청이 가능한 기간으로 해당 기간 내에만 수강신청이 가능합니다.

    Course Registration Period

    2018.02.21 ~ 2018.06.21
  7. 강좌가 운영되고 교수지원이 이루어지는 기간입니다. 이수증은 강좌운영기간이 종료된 이후에 발급받을 수 있습니다.

    Classes Period

    2018.03.02 ~ 2018.06.22