授業で使用する動画は、クラスルーム経由で配信します。履修学生がクラスルームを利用する際は、「講義コード： MM31111」の「クラスコード：y5mts7m」を使用します。 Videos used in this class will be delivered via the classroom / When students will use the classroom, use "class code: y5mts7m" in "lecture code: MM31111" / . 単位数/Credit(s): 2. 授業代表教員/Director: 権田 幸祐, 高瀬 圭. 開講期間/Term of Classes: 2024年4月～2025年1月 April, 2024 ～ January, 2025. 履修年度: 2024. 科目ナンバリング/Course Numbering: -J. 使用言語/Language Used in Course: 日本語.
先端放射線科学概論
先端放射線科学概論
Introduction to the advanced radiological science
教授 権田 幸祐（医用物理学分野）
Professor Kohsuke Gonda (Department of Medical Physics)
インターネットが接続できる環境
Internet-enabled place
放射線技術科学領域の基礎から臨床に及ぶ最先端の知識を身に付ける。
This course offers an opportunity to experience the learning of recently-developed concepts in basic and clinical radiological sciences.
放射線技術科学の最先端の概要を理解し、レポートにまとめる。
This course is designed to help students understand overview of the advanced radiological science.
本講義では15回のビデオ講義を受講する。第1～5回は、先端放射線科学概論を学ぶ上で基礎知識となる過去の先端放射線科学概論の授業である。第6～15回は、ナノテク、AI、theranostics、COVID-19など、最新キーワードが含まれた放射線技術学の最前線の解説である。
In this class, students are required to have 15 video lectures. The 1st to 5th lessons are past lessons of advanced radiation science that are useful as basic knowledge for learning the 6th to 15th lessons in this class. In the 6th to 15th lessons, advanced radiation technology involving nanotechnology, AI, theranostics, and COVID-19 as keywords will be explained.
【基礎編 basic edition】
第 1回 現代放射線技術科学の展望
Prospects of modern radiation technology science
第 2回 放射線診断技術学概論
Introduction to Radiation Diagnostic Technology
第 3回 MR 拡散画像と灌流画像
MR diffusion image and perfusion image
第 4回 乳がん検診とマンモグラフィ
Breast cancer screening and mammography
第 5回 マルチスライスCT、高磁場MRを用いた体幹部診断技術学、造影剤の使用法と副作用対策
Multi-slice CT, trunk diagnostic technology using high magnetic field MR, usage of contrast media and countermeasures against side effects
【最前線編 forefront edition】
第 6回 動物モデルを使った腫瘍血管X線イメージングの最前線
Frontier research of X-ray imaging of tumor blood vessels in animal models
第 7回 次世代型実時間画像誘導放射線治療システムの開発：概念と展望
Development of a novel real-time image-guided radiation therapy
第 8回 デザイン思考による医療AI
Medical AI application using design thinking
第 9回 核医学・PETによる腫瘍および脳イメージングの最前線
Frontier research of cancer and brain imaging using Nuclear Medicine and PET
第10回 前立腺癌に対する放射線治療施行後の有害事象
Adverse events after radiation therapy for prostate cancer
第11回 放射線医療従事者の水晶体被ばく
Occupational eye dose in medical staff
第12回 金ナノ粒子のX線増感作用を利用した放射線治療の開発
Novel radiation therapy by using the X-ray sensitizing effect of gold nanoparticles
第13回 リアルタイム適応照射に向けた体内運動を伴う腫瘍動態の数理モデルと計算方法
Computational models and methods for tumors moving with intra-fractional motion toward real-time adaptive radiation therapy
第14回 COVID-19に対する診療放射線技師の関わり
The Involvement of Radiological Technologists in COVID-19
第15回 オートプシーイメージングセンターにおける検査・診断の実際
Imaging and diagnosis at Autopsy imaging center
受講状況、提出される課題への取り組みなどが総合的に評価される。
Evaluation is performed comprehensively based on reports and class participation.
講義内容に関連する情報や文献を主体的に学習することが期待される。
Students are required to prepare for a class according to the goal and contents of each class.
Classroomにアップされた動画より学ぶ (「講義コード： MM31111」の「クラスコード： y5mts7m」)。受講後はClassroomにアップされているテンプレートファイルを使って受講レポートを作成し、全講義受講後に教務課大学院教務係へ提出する。提出期限は2025年1月17日(金）とする。
Students learn from the videos uploaded to Classroom ("class code: y5mts7m"of "lecture code: MM31111"). After taking the class, students create a report using the template file uploaded in Classroom, and submit it to the Educational Affairs Division at Graduate School of Medicine after taking all the lectures. Deadline of report is January 17, 2025.