画像処理技術は、MRI やCT などの医療用画像診断技術において、診断の確度を高めたり、病変部を特定するために重要な役割を果たしています。本講義では、ヒトの脳MR 画像を用いて、コントラスト変換や脳領域の輪郭抽出などの画像処理に関する基本的な概念を学習することができます。画像処理に関する様々なアルゴリズムを学んだあと、学生自身でプログラムを組み動作させることで、視覚的に画像処理の効果を体感できる点が特徴的です。

生体から計測した小さな電気信号などをコンピュータなどで処理するためには、信号を大きくする増幅回路が必要です。この講義では増幅回路の働きと特徴を理解するために、構成要素がそれぞれどのような働きをするのか学びます。はじめは主役であるトランジスタの動作原理を中心に説明し、信号を増幅できる仕組みを明らかにします。よく用いられる増幅回路をパターンに分解することで理解を深めます。さらに、トランジスタを用いた回路の応用例として信号の発生や選択に利用できる回路も示します。