※ 本文是否可提供臺大同學轉作其他非營利用途？（須保留原作者 ID）
（是／否／其他條件）：是
哪一學年度修課：109-1
ψ 授課教師 (若為多人合授請寫開課教師，以方便收錄)
張瑞峰
λ 開課系所與授課對象 (是否為必修或通識課 / 內容是否與某些背景相關)
資工所、網媒所、生醫電資所選修
δ 課程大概內容
ITK, VTK, MITK, OpenCV
MIP packages
MeVisLab
GPU, OpenCL, ITK 4.0/GPU Acceleration
Introduction
Imaging systems
Medical images obtained with ionizing radiation
Medical images obtained with non-ionizing radiation
Image Storage and Transfer
Fundamentals of digital image processing
Image enhancement in the spatial domain
Image enhancement in the frequency domain
Image restoration
Morphological image processing
Image segmentation
Feature recognition and classification
Deep Learning
Three-dimensional visualization
Statistic analysis and SPSS
Ω 私心推薦指數(以五分計) ★★★★★
★★★★
感覺對非生醫電資背景的人來說，有些上課內容可能會比較難以理解
η 上課用書(影印講義或是指定教科書)
投影片
μ 上課方式(投影片、團體討論、老師教學風格)
投影片為主
前幾週會先講醫學影像處理常用的工具
有些比較細的地方，老師會說 看看就好
有時候會講到跟醫院的合作計畫的實務經驗
σ 評分方式(給分甜嗎？是紮實分？)
HW 30%
期末考 30%
Final Project 40%
ρ 考題型式、作業方式
作業是用 MeVisLab 切割 tumor
然後寫心得
期末考是 10 題簡答題
closed book
Final Project:
自訂題目，但必須與醫學影像處理相關，1-2人一組，程式語言及工具不限
第 17 週是期末考
原本預計最後一週是要上去講 Final Project 做了什麼
後來改成只要上傳報告
ω 其它(是否注重出席率？如果為外系選修，需先有什麼基礎較好嗎？老師個性？
加簽習慣？嚴禁遲到等…)
不重出席
我之前沒有太多相關背景，很多地方沒能聽懂
感覺組隊來修，對 HW 和 Final Project 會比較有幫助
3 類加選
學期快結束的時候，有提到下學期會開的 深度學習於醫學影像
所以就講了一些 deep learning 相關的內容
還有提到一個免費的線上研討會的資訊
Ψ 總結
自認沒有學得很好，怕會上來誤導大眾
但最近發覺評價文越多越好
所以就來分享一點經驗
有錯請指正～