授業科目名 年度 学期 開講曜日・時限 学部・研究科 全担当教員 単位数
33320:[2025 通年]卒業研究(6I) 2025 通年 理工学部 中山 良平 4

キャンパス

BKC/BKC

授業施設

BKC/BKC

授業で利用する言語

日本語

授業の概要と方法

卒業研究は、学部における学習の総まとめである。一定の目標を持った研究課題に対する自主的な
探求の過程において、「研究とは」、「研究の進め方」、「困難とその克服」、「目標への到達」などを修得することが最大の目的である。卒業研究を通して、研究目的、調査、計画、設計、実験、検討の各段階
を体験し、社会や大学院へつながる礎とされたい。

受講生の到達目標

(1)MATLAB，Pythonで画像処理，機械学習（AI）プログラムを作成できる
(2)医用画像における基礎的な画像処理技術，機械学習（AI）技術を習得し，応用できる
(3)画像処理，機械学習（AI）に関する従来技術に対して，その課題を明らかにし，自ら問題解決できる
(4)自ら得た知見や研究成果を学術論文誌やプレゼンテーションで分かり易く魅力的に伝えることが出来る

事前に履修しておくことが望まれる科目

研究室に配属後，プログラミング（MATLAB，Python）や画像処理，機械学習（AI）の基礎は教えますが，プログラミング，画像処理の知識がある方，また医療に興味がある方が望ましいです．

授業スケジュール

授業回数/
担当教員（複数担当の場合） 		テーマ
キーワード・文献・補足事項等
1〜14

卒業研究に必要な基本技術の習得

基礎画像処理技術，機械学習（AI）技術の習得とそのプログラム（MATLAB，Python）作成

15〜28

個別研究の実施ととりまとめ

医用画像を中心とした画像処理，機械学習（AI）に関する研究テーマを決定し，研究を進め，研究成果を卒業研究論文としてまとめる

授業実施形態

基本的に大学の研究室に来て，先輩，友人らと相談しながら研究に取り組む
※ 週2回実施する全員参加のゼミは対面／Zoomのハイブリッドで実施．

授業外学習の指示

ゼミで明らかになった問題とその解決法に基づき，研究を進めること

成績評価方法

種別 割合(%) 評価基準等
定期試験（筆記）

レポート試験
（統一締切日を締切とするレポート）

上記以外の試験・レポート、平常点評価
（日常的な授業における取組状況の評価）		 100

学習態度，ゼミ，卒業研究の進め方，卒業論文の内容に基づき評価する．
※ 週2回のゼミに2/3以上出席は単位取得の必要条件

成績評価方法(備考)

担当教員による指導の下で行った卒業研究の成果を明瞭な科学技術日本語または英語を用いて記述した卒業論文、またはこれに代わる課題型の研究成果を担当教員に提出する。卒業論文等の作成要領は担当教員が受講者に明示する。また、研究成果を卒業論文発表会等で口頭発表する。卒業研究への受講者の熱意、取り組み方、卒業研究の内容、および、発表の仕方とその内容に応じて、担当教員が評価を行う。

研究成果は卒業研究論⽂として提出するだけでなく，学会発表あるいは論⽂投稿による公開が望ましい．

受講および研究に関するアドバイス

研究は積み重ねです．自分が考案したアイデア，その結果を逐一ノートにまとめ，過去の思考，実験を繰り返さないようしましょう．

教科書

教科書(使用頻度、その他補足)

参考書

参考書(使用頻度、その他補足)

個別研究に必要なものは，遠慮せず要望してください．

参考になるwwwページ

授業内外における学生・教員間のコミュニケーションの方法

学生との直接対話,その他(教員より別途指示）

備考


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URL:https://secure.ritsumei.ac.jp/students/pathways-future/course/curriculum.html/