8月24日に東京都立大学にて日本診療放射線学教育学会学術集会が開催されました。
本校の学生も2演題発表しました。
ポスター発表形式で、たくさんの診療放射線技師の先生方から質問をいただきました。
質問に的確に回答でき、緊張からやっと解放された後は、なんと表彰されました。すごい!!
学会の後は、おいしいものを食べてきました。
休む暇がありません。次は9月からの臨床実習を頑張ってくれるでしょう!
先日、熊本大学大学院保健学教育部の試験が行われました。
本校の診療放射線技術学科から2名の学生が受験し、見事合格しました。
2人とも、大学院ではmagnetic resonance imaging(MRI)の研究をするようです。
昨今、MRIの分野の進歩は著しく、例えば、MRIで得られる信号値をうまく処理することにより、
心の中でイメージしたものを画像化することが可能になっております。
(https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006633より引用、上段は実際に見た画像、上段以降はそれぞれの被験者が
心の中でイメージしたものをMRIの信号値を用いて画像化したもの)
2人はどのような研究をするのでしょうか?将来が楽しみですね。
そのようなMRIや大学院のお話しですが、興味が湧いた方はぜひオープンキャンパスにお越しください。
みんさん、こんにちは。😊
今回は診療放射線技術学科の平原先生の研究論文が学術誌に掲載されましたので、その内容を紹介します。
研究はAI(人工知能)を用いた内容で、鹿児島大学の救急科と一緒に行われたものです。
論文の詳細は以下のURLから確認できます。興味のある方はぜひ😊
AIや機械学習ってよく聞くけど、実際どうなの?って感じですよね。🤔
最近、医療の現場でもものすごく使われていて、診断や治療の支援なんかにも活躍しています。
特に診療放射線技師の仕事では、この技術が超重要になってきてるんですよ。
うちの学校にはAIにすごく詳しい先生がいるので、学ぶのも効率的で楽しいです。😃
論文に掲載されたという事はその内容が世の中の役に立つと認められたという事です。👏
今回の研究内容ですが、簡単に説明すると以下の内容です。
研究の成果:この研究により、手術後の管理がより効果的になり、子供たちが安全に回復できることが期待できます。AIにより特別なプログラムを使って平原先生が予測できるようにしたのです。✨
AIや医療の進歩で多くの人たちが昔より元気に過ごせるようになっています。
研究の詳細に興味のある方は、最後に研究の詳細を載せていますので見てみてください。📚
そして、もっと詳しく知りたい方やこの分野に興味がある方は、ぜひうちの学校のオープンキャンパスに参加してください。
先生や学生たちと直接話ができるチャンスです!みなさんの参加をお待ちしています。😊👍
4年生は6・7月の8週間にわたり核医学分野・放射線治療分野の臨床実習があります。
私は奄美大島に臨床実習施設の訪問に行ってまいりました ( 今年は40施設を教員で手分けして訪問 )。
流石の海です。
空港から車で名瀬に向かっている時に、フッと国道58号の標識が目に入りました。
国道58号といえば沖縄のイメージを持つ人が多いかと思いますが、鹿児島市から始まり種子島、奄美大島を通り、沖縄の那覇市までを縦断する日本一長い国道です(割と有名)。
鹿児島から沖縄まで?道があるの?橋?トンネル?
いいえ、何もありません。海です。
実はこの国道58号は海上国道と呼ばれる、道のない海上部分が存在し、総延長881.9kmあるそうです。
気になったので起点にチョット行ってみました。
ココです。
鹿児島県民文化センターの前です。
振り向くと“西郷ど~ん!”
因みに実習先の学生は頑張っていました。
みんなこの実習期間に大きく大きく成長して帰ってくることでしょう(望)。
診療放射線技師は、日常的な業務以外に、研究力も問われる職種であります。
特に最近は、より高度な知識を要求されるため、より研究力を問われるようになってきております。
本校でも、「卒業研究」という科目で、研究力を養うことができます。
当然、卒業研究を教える教員にも研究力が必要なわけであり、学生とともに研究力を磨いております。
そんな「研究」ですが、診療放射線技術学科教員の研究内容が、先日海外雑誌に掲載されました。
ざっくり内容を説明すると、MRIの機械を用いて、試験管で実験をしたら面白い結果になりましたよ、といったものになります。
こういった、「研究」に関する話題も、オープンキャンパスに来ていただければお話しできます。
ぜひ、オープンキャンパスにお越しください。
こんにちは。
診療放射線技術学科の馬場です。
7月9日、10日の2日間、富士フィルム株式会社による特別講義を3年生に向けて実施しました。
講義内容は「AI開発体験」で、大腰筋抽出(Segmentation)と骨粗鬆症リスク判定(Classification)のモデル構築を行いました。
学生にはAIを学習させるための教師画像作成(アノテーションという観察部分に目印をつける作業)に取り組んでいただきました。
精度の高いAIを開発するには良質なデータが必要です。
アノテーション作業はAIの精度に大きく影響するので大変重要な工程となります。
学生等は周りと相談しながら楽しくアノテーションを行っていました。
今回の講義では、医療×AIに関する知見だけでなく、AI開発の大変さも理解できた大変有意義な講義だったと思います。
今後も「医療×AI」教育を率先して取り込んだ診療放射線技師教育を行っていきたいと思います。
少しでも興味を持った学生は、是非オープンキャンパスへご参加ください。
オープンキャンパスの体験学習では、「Excelで画像を作成しよう」を私は行っております。
それでは(@^^)/~~~