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セミナー 学会・シンポジウム 市民公開講座

2019年6月 開催予定全一覧へ戻る

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例)研究発表 生命科学科

セミナーフローサイトメーター解析ソフトウェア FlowJoセミナー

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  • [開催日時]6/27(木)13:30-16:15
  • [開催場所]コラボステーションI 2階視聴覚ホール
  • [対象]九大教職員・学生のみ
備考・問合せ先
 医学研究院附属教育・研究支援センター主催
【フローサイトメーター解析ソフトウェア FlowJoセミナー】

FlowJoはフローサイトメトリーデータの解析・図表作成ソフトウェアとして世界中で利用されています。
フローサイトメーター実機で取得したデータを別のPCで解析でき、文献用に画像編集することに特化したソフトウェアです。
本セミナーでは2部構成とし、第1部では「基礎・応用編」として基本的な使用方法やトラブルシューティングをご説明します。
第2部では「FlowJoを使った多次元解析(t-SNE)の手法および実用例」として、
最近注目されているアルゴリズム計算による自動クラスタリング解析についてご紹介します。
これからFlowJoを使用する方、現在ご使用中の方まで多くのご参加をお待ちしております。

【日時】 2019年6月27日(木) 13:30-16:15
 第1部  13:30-15:00 「基礎・応用編」
 第2部  15:15-16:15 「FlowJoを使った多次元解析(t-SNE)の手法および実用例」
 ※各部のみの参加も可能です

【場所】 馬出地区コラボステーションI  2階 視聴覚ホール

【申込先】 資料準備のため下記アドレスから参加申込をお願いいたします。
  http://www.med.kyushu-u.ac.jp/kikicenter/seminaryoyaku.html

【申込締切】 2019年6月21日(金)
 *事前申込みなしでも受講可能ですが、資料なしでの受講となる場合があります。
 *キャンセルされる場合は、必ず事前にメールまたは電話でご連絡お願いいたします。

【講師】 日本ベクトン・ディッキンソン株式会社 学術部 山口 亮 氏

【内容】
 第1部 「基礎・応用編」
 ・FlowJoの紹介および基本的な使用方法
 ・蛍光補正の原理、方法
 ・アルゴリズム計算による自動ゲーティング(細胞周期、増殖、Kinetics解析)
 ・トラブルシューティング
 ・質疑応答など

  第2部 「FlowJoを使った多次元解析(t-SNE)の手法および実用例」
 ・アルゴリズム計算による細胞集団の自動分類解析(t-SNE)の原理、使用方法、実用例について
 ・質疑応答など

 t-SNE解析の詳細はこちらです。
 https://www.bdj.co.jp/biosciences/support/flowjo-university/contents/analysis/tsne_algorithm.html

 
※クリックでPDFが開きます

医学研究院附属 教育・研究支援センター
九州大学病院地区 基礎研究A棟2階
〒812-8582 福岡県福岡市東区馬出3-1-1
電話 092-642-6602
FAX 092-642-6609
https://www.med.kyushu-u.ac.jp/kikicenter/

セミナー特別講演:ディープラーニングによるスマート医用画像処理・診断支援の研究開発と実用化

  • [開催日時]6/28(金)16:40-18:10
  • [開催場所]総合研究棟1F102講義室
  • [対象]
備考・問合せ先
ディープラーニングによるスマート医用画像処理・診断支援の研究開発と実用化
Deep-Learning-driven-AI in 
Medical Image Processing and Diagnosis

日時:6月28日(金)16:40−18:10
場所:総合研究棟 102 講義室

講演者:鈴木賢治教授
  東京工業大学 科学技術創成研究院未来産業技術研究所
  兼 World Research Hub Initiative
(WRHI) 情報・人工知能研究国際ハブ 兼 工学院情報通信系
http://www.ece.iit.edu/~ksuzuki/
https://www.wrhi.iir.titech.ac.jp/en/people/suzuki-kenji/

Deep leaning in artificial intelligence (AI) has become one of the most active areas of research in the biomedical imaging field including medical image analysis and computer-aided diagnosis (CAD),because “learning from examples or data” is crucial to handling a large amount of data (“Big data”) coming from medical imaging systems.
Deep learning, including our original massive-training artificial neural networks (MTANNs) and popular convolutional neural networks (CNNs) is an end-to-end machine learning (ML) model that enables a direct mapping from the raw input data to the desired outputs,eliminating the need for handcrafted features in feature-based machine learning.
Deep learning is a versatile, powerful framework that can 
acquire image-processing and analysis functions through training withimage examples.
In this talk, deep-learning-driven AI in medical 
imaging is overviewed to make clear a) what has changed in machine learning after the introduction of deep learning, b) differences and advantages over conventional feature-based machine learning, and c)its applications to 1) separation of bones from soft tissue in chest radiographs, 2) CAD for lung cancer detection in chest radiography and thoracic CT, 3) distinction between benign and malignant tumors in CT, 4) colorectal polyp detection and classification in CT colonography, 5) semantic segmentation in cardiac images, and 6) radiation dose reduction in CT and mammography.

東工大兼イリノイ工科大学の鈴木先生が医用画像のAI研究を医学物理情報理論の講義として、講演されます。
鈴木先生は医用画像のAI研究の第一人者です。ぜひご参加頂けたら幸いです。


世話人
  医学研究院 保健学部門 基礎放射線科学 有村 秀孝


セミナー⼤学院特別講義「分⼦⼝腔解剖学」(破骨細胞の分化と機能の制御:骨代謝を制御する新たなタンパク質Nupr1)

  • [開催日時]6/28(⾦)13:00-16:00
  • [開催場所]歯学部講義実習棟1階講義室B
  • [対象]大学院生,教員・医局員の皆様
備考・問合せ先
大学院特別講義「分子口腔解剖学」のご案内
 「破骨細胞の分化と機能の制御:骨代謝を制御する新たなタンパク質Nupr1」

講演者: 佐賀大学医学部 病因病態科学講座 微生物学分野 准教授(九州大学・客員教授) 久木田 明子 先生

講演タイトル: 「破骨細胞の分化と機能の制御:骨代謝を制御する新たなタンパク質Nupr1」

日時:令和元年6月28日(金曜日)午後1:00~4:00(中休みが20分程ございます)

開催場所:九州大学歯学部 講義実習棟1階 講義室B
(歯学部本館の入口から入ってすぐのところにございます)

演者の久木田明子博士は骨吸収細胞・破骨細胞が発現するZnフィンガー型蛋白質OCZF(Osteclast-derived Zinc Finger Protein)など、破骨細胞分化や機能を制御するユニークな分子の発見者です。今回は、破骨細胞研究の基本的なところから新たなる制御分子Nupr1の発見に至るまで分かりやすくお話し頂けると思います。

本大学院特別講義は歯学部2年生の発生学の授業時間(3限目・4限目)を利用して行われます。
ご興味のある方はどなたでも参加できます。
後半からお越し頂いても結構です。
大学院生のみならず教員・医局員の皆様方の多数のご来場を歓迎致します。

「分子口腔解剖学」世話人
歯学研究院口腔常態制御学講座分子口腔解剖学分野
久木田敏夫
℡642-6300、6307

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