プログラム募集のお知らせ

受講生を募集します。

注：なお、このプログラムの受講には「病理画像を中心とした、医療情報A.I. 研修プログラムの有用性の評価」研究に参加して頂く事を条件としています。

プログラム概要

病理画像を中心とした、医療情報A.I. 研修プログラム

対象

国立がん研究センター外部・内部は問いません。
外部の場合は任意研修生となって頂きます。

到達目標

AIを用いた病理画像の研究を補助する能力を身に着ける

対象者

基本的なpythonプログラミング能力をスクールなどで身に着け、病理画像を中心とする画像処理に対する実務経験や医療情報に対する知識を身に着けたい人

期間

1年(更新あり)

研修プログラム概要

病理画像を中心とした、画像処理などの一般的なプログラミング能力を身に着け、Deep learningなどの機械学習の前処理から、実装、アプリ作製などの基本的な能力をできるようにする。最初は、研究者の研究を補助する形で、学習を行うが、場合によっては主体的に研究を行うテーマが与えられる可能性もある(基本的に2年目以降)。

学習時間

週8hrほどの自己学習と週1回のweb ミーティング

学習の管理

• 出席の場合
  入退出記録を保存。
• テレワークの場合
  業務日誌の提出。

学習環境

基本的には、自分のPCもしくはGoogle collaboratolyで行うが、GPUが必要な場合は、VPN回線を利用し、がんセンター内のサーバーにアクセスして行う。
注：変更になる可能性があります。

カリキュラム

• 基本演習
  プロジェクト遂行のための基本的な技術を身に着けるための研修。課題が与えられ、それに対し、レポートを作成する形で行う。
  
  

  例：バーチャルスライドを使いこなそう。～Openslideライブラリーの実装～
  アノテーションを行おう。～VOTT, Labelmeなどの実装～
  画像処理演習　～OpenCV演習～

• 研究演習
  研究員のプロジェクトを補助する形で行う。与えられた課題に対し、レポートを作成する形で行われる。
• プロジェクト演習(2年目以降を想定)
  自分のプロジェクトが与えられ、それに対し自己学習とwebミーティングを重ねながら進行していく。論文作成を目標とする。
• Webミーティング
  課題についてのdiscussionを行う。医療情報についての理解を深める講義なども行われる。

週間予定

例

	月	火	水	木	金
1週目	webミーティング	自己学習	自己学習	自己学習	自己学習
	課題発表（基本演習）				課題提出
2週目	webミーティング	自己学習	自己学習	自己学習	自己学習
	課題発表（基本演習）				課題提出
3週目	webミーティング	自己学習	自己学習	自己学習	自己学習
	課題発表（基本演習）				課題提出
4週目	webミーティング	自己学習	自己学習	自己学習	自己学習
	課題発表（基本演習）				課題提出

お問い合わせ

プログラムについての詳細のお問い合わせは
臨床腫瘍病理分野　ユニット長　坂下信悟　ssakashi●east.ncc.go.jp（●を@に置き換えてください）　
までお願いします。

申請書類については、以下からダウンロードし、下記まで送付してください。

• 履歴書
• 志望理由書
• 研修者連絡先等調書
• 誓約書

連絡先

国立研究開発法人国立がん研究センター　
人材育成管理事務局教育連携室　教育連携係　

〒277-8577　千葉県柏市柏の葉6-5-1
E-Mail：kashiwa_kyoren●east.ncc.go.jp（●を@に置き換えてください」）
電話番号：04-7133-1111 (内線5551)