実践で学ぶRadiomics

はじめまして、講師の小林達明（Kobayashi Tatsuaki, Ph.D）です。

本コースは、Radiomicsを実践する方法について、体験を通じて学んでいただけるような内容とすることを目指して作成されました。画像から得られる特徴を用いてどんなことができるのか、一緒に考え、実践していきましょう。

本コースの実践内容を応用することで、受講者は、自分で見つけた課題に対して、自身でコンピュータ支援診断プログラム開発のための予測モデルの作成や評価を実践するためのスキルを獲得できます。

プレレキジット

受講に際し、医用画像（特に、レントゲンやCT・MRIなど）に関する知識が必要です。

医療関係者ではない受講者は、プレレキジットとして、別コースの「体験で学ぶ医用画像情報学超入門」の受講をお薦めいたします。

利用するツール

本コースでは次のツールを用いて実践していきます。

• ImageJ

• RadiomicsJ

• PyRadiomics

• エクセル（Google Spreadsheetでも可）

• Scikitファミリーなライブラリ

※内容によっては、Java/Pythonによるプログラミングがあります。

※開発環境は、Jupyter LabまたはGoogle Colaboratoryを利用します。