Tutorial ABiS 拡散MRI解析支援

拡散MRI研究の裾野を広げていくことを目的に脳MRI解析チュートリアルを開催します。チュートリアルでは十分な解析手法を持たない国内各地の研究者を対象に、実際に脳MRI解析を体験してもらいながら実践的な脳MRI解析手法を実演、説明を行います。

第6回　ABiS脳画像解析チュートリアル

2019年3月2日（土）～3日（日）に、生理学研究所主催、順天堂大学・東京大学・ABiS共催で、「第6回ABiS脳画像解析チュートリアル」を開催致しました。チュートリアルは盛況のうちに終了致しました。多数のご参加ありがとうございました。

大学教員、研究職・医療職、大学院生など様々なバックグラウンドの方が受講していました。
神経内科学、神経科学、精神医学、放射線医学など様々なバックグラウンドの方が受講していました。
約半数の受講者が脳画像解析の経験は３年未満でした。
26～98%がちょうど良い難易度と回答しています。
63～100%が満足～やや満足と回答しています。
28～91%がちょうどよい長さと回答しています。
受講後アンケートでは100%がこれからの研究にとても役立つ、または役立つと回答しています。

今回のチュートリアルで良かった点をご自由にお書きください。（抜粋）

「なぜ？」と思うところを、いつも的確に解説してくださり、FreeSuferを用いた解析の経験がなくてもとても解りやすかった
3DSlicerをFreeSurferのトラブルシューティングに利用できることはとても便利だし機能的にも使いやすかった
Deep learningは、ネットに情報があるものの、医用画像を扱う前提で無いものが多く、前処理について大変有益な勉強が出来ました
FreeSurfer、深層学習について学べた点
FreeSurferが学べたことわかりやすかった
FreeSurferグループ解析の幅を広げることができたのが良かった
FreeSurferについて、大変分かって来ました
FreeSurferについて体系的に学ぶことができた
FreeSurferについて体系的に学ぶことができた
FreeSurferの概要から、ROI解析、集団解析まで一通り説明してもらいましたので、理解が進みました
FreeSurferの概要が分かりました
FreeSurferの結果を纏めるのに苦労していたが、便利なスクリプトを頂けて、実際に役立ちそうです
Freesurferの使い方をおおむね理解できたので、自分のデータ解析でも早速使ってみようと思います
FreeSurferの使用経験はなかったが、今回のチュートリアルを通じて解析の流れを理解することが出来ました
FreeSurferの説明が分かりやすく、初心者にも大変理解しやすかったです
FreeSurferの他にもDeep Learningについても学ぶことができ、最新の画像解析に触れることができ良かった
FreeSurferの部分は、今後自分で解析を使用としていた点をついていたこともありわかりやすく参考になりました(特にグループ解析)
Freesurferや機械学習など他では受けられない講習を無料で、経験豊かな先生に教えていただける
FreeSurfer初心者でもわかりやすく、基礎的なことから教えていただけたこと
Githubでのデータ配布及び事前準備資料が分かりやすかった
Lin4Neuroをインストールすれば、今回のチュートリアルで必要なソフトが全てインストールできるので、準備がスムーズにできた
Slicerの使い方がとてもわかり易かったので今後に活かせそうです
ありがとうございました
コマンドの意味も教えてもらってよかった
コマンドラインの使用方法も適宜説明があり、大変ありがたく感じました
これまで画像解析をSPMしか用いたことがなかったので、Freesurferのことを一から勉強出来てよかった
サポートが非常に充実していて非常に助かりました
しっかりと復習して、周りの人たちにも参加を推奨したいと思います
スクリプトの説明などそのつど細かく解説していただけたのは非常に有り難かったです
スライドが丁寧で、かつ手こずった際もチューターのサポートがあり非常に充実していました
たくさんのチューターの先生方がいらっしゃり、すぐに質問でき助かりました
チューターが近くにいらっしゃり、すぐに対応していただきました
チューターが多くて質問し易かった
チューターの皆様が前の方にもお座りいただき、適宜、ご対応いただけた点が良かったです
チューターの数が多くて、困ったときにすぐに助けてもらたこと
チューターの先生方にサポートしていただける環境を整えていただいたことはとても助かりました
チューターの先生方の人数も多く、すぐに相談できたのもよかったと思いました
チューターの方が近くにいたため気軽に質問できる環境もありがたかった
チューターの方が常に待機し，困ったときにすぐサポートしてくださったところ
チュートリアルの構成や、時間配分は受講者にとって集中力を維持できるように配慮されていると思いました
チュートリアルを通して海馬のsubfield解析が一通りできるようになってすごく助かりました
とても実践的で明日から役立つ内容でした
ハンズオンがかなり入念に準備されていた本当に頭が下がります
ハンズオンは必須と思う
リアルタイムで疑問が解決するのが良かった
仮想環境で作業できたため、コマンド入力やPCの知識がない者にとっては非常に分かりやすかった
画像解析はほぼ未経験で参加しましたが、その私でも理解できるくらいにわかりやすく、丁寧に教えていただいたと思います
画像解析を始めるに当たって、テキストが分かりやすく、仕組みやトラブルシューティング、解析のことが分かって良かった
開催は大変だと思いますが、アップデートを重ねながら、毎年開催していただけると大変有り難いです
現場の話・実際に解析をされている講師の先生方の感触・実感・理解を含めてとても参考になった
講演者の方々の並々ならぬご努力と準備があったことを実感いたしました
講師の先生方にはお忙しい中を質問に丁寧に対応していただき感謝しています
今回のスムージングの講義はとても勉強になりました
今回新しく加わった深層学習以外は昨年と同様のプログラムではありましたが、昨年はなかった新たな試みやさまざまな情報（TIPS）が付加され、あたかも初めて受講したような新鮮さを味わいました
今後も、現在の方針を続行して頂けましたら、有難いです
根本先生がコマンドの意味について丁寧に説明していたのが非常にわかりやすかった
根本先生のFreeSurfer の講義は、常にupdateされ、実用的で、興味を持って受講できました
根本先生のＦｒｅｅＳｕｒｆｅｒの講義は、簡潔・明瞭で、常にbrush up され、興味を持って受講できます
根本先生のお話しは、概念が直感的につかみやすくできるように解説してくださったので、意外な盲点にもとても助かりました
根本先生のチュートリアル、サポートが丁寧で素晴らしいです
根本先生の講義が非常わかりやすくて勉強になりました
根本先生の準備、講義の進め方、ハンズオンとの連携、大変に素晴らしく、参加前に思っていた以上に、想定外の学びもあり、大変良かったです
昨年も受講させて頂きましたが、繰り返し学びながら新たな発見がたくさんありました
事前準備を行いながら、全体の流れを予習しやすかった
耳学問は何より勉強になる
自分で少しは処理をできた点
実際活用するには大変そうだが、イメージできた事は非常に大きい資料、お土産スクリプト等も丁寧で有難かった
実習形式にも関わらず適度なスピード感で進んだこと
実践を交えた講習であったのも，とても良かったです
実践的な事柄と理論的な事柄のバランスが良い
収穫が多すぎ、復習が大変なほどで、すごく価値がありました
初心者に取って、明日から実践出来る内容で嬉しかった
新しい話題に触れつつ、初心者でも理解できるバランスの良い内容にしていだだいたと感じました
深層学習については自身の知識が足りず、詳細については理解がついていかない部分もありましたが、概要を掴むことができたので、良い機会となりました
深層学習について取っ掛かりお掴むことができたのが助かった
深層学習の画像解析への応用について概略が分かりまして
深層学習は、1か月前から入門書を読みましたが、五里霧中でした今回の講義は全体像を示してあり、スクリプトの説明が詳しくしてあり、勉強になりました
深層学習は、分量は多いですが概念が簡潔に示してあり、スクリプトの解説が適宜してあり、スクリプトの勉強になりました
深層学習やFSのQdecを用いない解析など、新しい点が多く勉強になりました
川口先生の講義で検定の問題が整理できそうな気がします
前回の事に加えて更に新しい知識が得られた
全ての講座で知見が深まり、実用面でそのまま応用が効くような情報が得られた
他の先生方のご講演も当方の想定以上で、大変に参加して良かったと感じています
大変便利なプログラムまでお土産に頂き、自分でも頑張って挑戦してみたいと思います
知識がほぼゼロでも理解できるよう講義が工夫されていた点
統計学的なことを理解することは重要ですし、新たなtopic（前回ですとDTIの新技術、今回ですと深層学習）は大変興味深く、また勉強になります
内容には非常に満足しています
濃密な学習ができました
脳画像解析のコマンドラインのテキストで、grep, sedo ,awk,paste ,head&tail の解説が大変、役に立ちました
非常に内容の濃い資料やスクリプトを配布頂きありがとうございました
本家の資料は確認したことがあったが、専門の先生方によって適切に訳していただいたものを頂戴できたので今後（引継ぎされる方など）の参考資料としても使用できるので良かった
理論からコマンドまで丁寧に教えていただいてありがたかった

次回のチュートリアルに向けて改善できる点がありましたらご自由にお書き下さい。（抜粋）

３月の生理研の方のチュートリアルは、思い切ってFreeSurferに特化してできることを可能な限り学習させて頂くのが良いのではないでしょうか？
２日間と時間が限られていますので、テーマが広すぎるとかえって習得が中途半端になる可能性があります
Deep learningのパラメーター変更の意義などが知りたいです
Deep learningのモデル作成について時間を割いて頂きたかったです
Deep learningは難しかったので、もう少しじっくりと時間をかけていただいた方が理解しやすかったかもしれません
mdファイルに記載されている番号をPDFの資料にも記載があるとわかりやすかったと思いました
イメージとしては本家FreeSurfer tutorialの４日間のコースをできるだけcoverする形で、全体像を俯瞰させて頂くことができれば大変ありがたいと思います
コマンドラインでの解析が初めてだったので、基本の基本のコマンド(cdやls)からわからず、最近覚えたほかの言語ともぐちゃぐちゃになって最初とても混乱してしまいました
これ以上ないくらい丁寧な解説でちょっと思いつかないが、スクリプトを働かせる際のパスの設定をもう少し解説して欲しい
スクリプトで頻出する文字列の意味（ex.ls, $) の一覧表を付けていただけたら、スクリプト初心者にはとても助かったと思う。せっかく何度も口でおっしゃっていただいたけど、自分は間違いなく打てたかどうかなどで気を取られていると聞き取りきれず、意味は頭に残りにくかった
とくにありません
我々のグループの若手があまり参加できなかった
会場が狭く後ろの席からだとスライドが見づらかった
会場が少し狭かったように思います
解析のバックグラウンドをもう少し易しく詳しく知りたい
改善点ではないですが、実際的なTIPSをさらに増やしていただけると助かります
拡散テンソル画像や他のモダリティについてもカバーされるとありがたいと思います
机が窮屈だった
根本先生の講義が時間をおしていたので、むしろコマ数を増やしていただければ、もっとゆっくり勉強出来たと思いました
作業の所がうまくいかないと、チューターに助けてもらっても、全体の説明に追いつかなくなるので、もう少しゆっくり目に進めてほしい
参加できなかったメンバーもいますので、もう少し広い会場で、多くの人が参加できるといいなと思います
参加できる定員を増やしていただけると幸いです
受講者自身が例題に取り組むハンズオンの時間も設けたほうが、学習が定着するかもしれません
深層学習では、私は知らない用語が多くみられ、短い時間で理解することが難しかったです
深層学習という新しいテーマをチュートリアル形式で入れていただけたことはとてもよかったが、時間が短すぎてどうしても丁寧さに掛ける部分がでてしまった
深層学習について、もう少し勉強できればと思います
深層学習については、大変よかったのですが、時間の関係上駆け足にならざるをえなかったと思われます。別途チュートリアルを設けたほうがよいと思いました
深層学習の講義はpythonを日常的に使っている人や基礎を知っていることが前提の講義であったのならば、そう書いておいてほしかった
深層学習の講義は少しかじった上で受けていたら、とても有意義だったかも知れないなぁと考えるともったいない講義であった
深層学習の講義は非常に興味があったものの、pythonの知識が皆無の人間にとってはとりあえずやっているだけの講義になってしまい、もったいなかった
深層学習の講義時間が短か過ぎました
深層学習の時など、一気に進めて、その間に解説ではなく、一つずつが好ましい
深層学習はあれだけの内容だったらもう１時間増やしてもいいのではと思います
深層学習はコマンドを全てコピペすると、Figureを一旦閉じないと次に進まないため、そこで解析が止まってしまっている人が何人かいました
深層学習はもう少しゆっくり演習ができるようにしてほしい
深層学習は意欲的な企画と思う。今後も続けて欲しい
深層学習は何をやっているのかついていけなかった
深層学習は講義時間が短すぎました
深層学習は今回初めての内容のため、少しペースが早くついていけない人が多かったかもしれません
深層学習は宿題としてstep-by-stepでの予習形式であればもう少し理解できたと思いました
人気のため、参加申し込みをしても受講できない場合も多いと聞きましたもう少し参加人数を増やすことができたらと思います
電源タップは机の上に置かない方が良いかと思います。真ん中の席の人が可哀想な気がします
統計に関して、１度基本的な内容で通してお願いできたら嬉しいです
統計の講義は全く理解できなかった
統計の処が私には難易度が高ったです隣の席の方はご理解されている様子でしたので、当方が統計に苦手意識が強いためかも知れません
二日間の日程では、FreeSurferに絞ったほうがよいと思いました
標準化が難しい損傷脳の扱いについても教示していただきたい
頻用するコマンドは、メモ程度で構いませんのでどこかに書いていていただけるととても助かります
予習については、本編とは独立させて資料を設けていただくと、予習が促進されるかと思いました

今回のチュートリアルでとりあげられなかった内容で今後とりあげて欲しい内容はありますか？（抜粋）

高齢者など脳がテンプレートからズレがある対象のセグメンテーション・ノーマライズのコツがあればお伺いしたいです（大きな萎縮や白質病変がある対象でどうしてもずれる・白質の病変部位が混ざるといった現象が生じるため）
1回では理解が難しいので機械学習の講義を継続していただきたい
brain connectivity の解析についての講義を希望します
Deep learningはもう少し時間をかけてしていただけるとありがたいです
Deeplearningのモデル作成について掘り下げて頂けるとありがたいです
DTIの縦断データの解析
FreeSurfer6をベースにした解析に発展させていただけると、高解像度の解剖画像の利点を活かせるのではと思うので有り難いです
FreeSurferでfMRIデータ解析
FreeSurferで処理した表層に、機能画像を重ねる方法や、ROIを他の解析ソフト(SPMやFSL)でマスクとして使用する方法などありましたらご教授頂けると幸いです
FreeSurferに関して、出た結果に対して論文でどのように報告するか、Figureの作成の仕方についてもとりあげていただけるとありがたいです
FreeSurferのDTI
Freesurferのlongitudinal study用の解析を教えていただきたいです
Freesurferの群間比較で、同一被験者内の前後比較(治療前後など)を出来るようになる授業があるとありがたいです
FreeSurferの時系列データの解析についても是非取り上げて頂きたいです
FreeSurferの他の機能；longitudinal analysis, DTI-Tracula, Seed-based Resting State fMRI Analysis, Multi-Modal Integration etc.
FreesurferはROI解析（体積を算出し、SPSS、SASなどで解析）を以前はよくみかけていたが、グループ解析も多くなってきたのでしょうか
FSLについて使いこなせていないので、お話を聞きたいです
FSLの基本的なところなど
FSLの使い方，Structural connectivity analysisの手法についても、方法選択を行うのに情報が錯綜している状態なので、有識者の皆様からのご示唆をいただけるととてもありがたいです
FSLの特集
Functional connectivity の解析について教えて頂きたいです
probablistic, determinate tractographyやTRACURAの解析方法が知りたいです
SPM、3D slicerは面白いので、もう少し取り上げてもらってもいいかもしれません
SPMにおけるfMRIの2nd level解析方法が多岐にわたっているので整理してほしいです
SPMもほぼ未経験なため、そのお話もあると個人的には嬉しいです
surfaceを変形させることとvoxelを変形させることの違いなど
グループ解析時のDesign & Contrast matrix の書き方、考え方について基本から知りたいpaired やanovaの場合など
スクリプトの作り方
スクリプトを作る際の思想・コツを教えて欲しい
ディープラーニングが少なかったのでもう少し増やしてほしいです
どんな信号が追加され、削除されうるのか基本から知りたいと思いました
リハビリ実施前後の脳画像（機能、形態等）の変化を画像化
画像解析の最新の動向についてもお話し伺えたらいいと思いました
画像解析の論文のお作法等、手法、結果等の論文での書き方をご教授していただけると幸いです
機械学習を含め最近の論文紹介のコーナーが欲しい
機能画像のネットワーク解析等の解析方法深層学習のやり方についてもう少し詳しく
結果報告の際に注意が必要なポイントがあれば、一つのテーマとして取り上げて欲しいです
行列を使った変換やnormalizationの利点と欠点
今の内容を理解するのがせいぜいです
今回の深層学習とも関係しますが、臨床的な（横断的・縦断的な）諸情報と脳画像を絡めたビッグデータ解析の手法などでチュートリルの形になるものがあれば、興味があります
今後も新しい話題に触れたい
今思いつくものはないです
疾患特有の使い方など、実践に向けた内容もぜひ伺いたいです
深層学習についてまたお話を聞きたいです
深層学習をもっと時間をとって勉強したいと思いました
深層学習を使用した画像の作成方法
前処理の特集:フォーマット変換とか
短時間でいいので、SPM、FreeSurferやその他の解析方法について最近の話題や流れなど聞いてみたいです
脳画像解析でよく使用するコマンドラインの習得法
脳画像解析で使われる統計のわかりやすい講義
脳出血や脳梗塞患者の、ＦｒｅｅＳｕｒｆｅｒでの取り扱いについて、講義してして欲しいです
脳損傷者（脳腫瘍、CVA）ケースへの臨床応用と注意事項（restingfMRI、DTI解析）
明らかな損傷を有する脳における非損傷領域を標的とした画像解析の方法について知りたい

その他、ご意見ありましたら自由にご記入下さい。（抜粋）

2日間、本当にありがとうございました！
E-learningにされたら絶対リピートして復習します
HCP piplineと比較してどうなのでしょうか?
Lin4Neuroがとても使いやすくて有難かったです
Lin4neuroを自分のパソコンに導入できたこともとてもよかったです
Lin4Neuro環境の準備から、当日の大車輪のようなご活躍ぶりで、根本先生の熱意を感じることができ、チュートリアルの内容も素晴らしいものであると同時に、全体の進行も素晴らしかったです
Mac nativeでやるmatplotlib pltが描画されないトラブルがあり、pyQT5をインストールしておく必要がありました
random field theoryについて深く理解したい
Web講義が受けられると嬉しいです
あらためて御礼申し上げます
ありがとうございました
いつもご準備から運営までありがとうございます
いつも充実したチュートリアルありがとうございます
お忙しい中どうもありがとうございました
かつての資料の配布があれば一人で取り組むのも大変心強く思います（アーカイブ等あるのでしょうか）
この内容なら、参加費を払っても行きます
これからすぐにでも復習がてらこれまでの自前のデータを解析し直してみようと思います
これからもぜひ続けていっていただきたいです
スタッフ、チューターの先生方に大変感謝しています
せっかく学んだことですし、忘れてしまうのは勿体ないので大学へ戻って復習します
それぞれの先生の自分のやり方なども聞けて、参考になりました
チュートリアルでは多くの情報を頂きました
チュートリアルの運営に関わった全ての方々に感謝を申し上げます
チュートリアルの合間の質問を含め、双方向でやり取りのしやすい雰囲気づくりをしていただいたいてありがとうございます
まだ画像解析始めたばかりですが、非常にわかりやすく勉強になりました
まだ消化不良の状態ですが、いただいた分かり易いスライドを元に今後理解を深めていきたいと思います
以前の資料である程、導入には適していました回を重ねるごとに進んだ内容になるため基本的な内容は失われているようです
過去の講義やスクリプトをgithubに置いて欲しい
画像解析をこれから始める立場ですが、そのとっかかりとして大変有意義だったと思います
会場を見る限り、みな独学で一生懸命やっていることが伝わってきましたお互いのノウハウを、同じレベルの人達が共有できればと思います
解析で困っていた点に根本先生、山下先生から貴重なご教示をいただき大変助かりました
海馬sub領域体積等をはき出すスクリプトは、一行目(領域名)がスペース区切りで、それ以降がタブ区切りになっていて、表として表記されなかった気がします
各日の最初に、簡単で構いませんので、.mdファイルを開いてコピペ、Tab使用などのデモンストレーションがあるとよりスムーズに講義が進むかもしれません
強い目的意識を持って臨んだ訳ではありませんでしたが、各アプリケーションソフトの実践を通じて、今後のかなり具体的な方針を立てる事ができました
講義のビデオもあるともっと嬉しい
講義直前まで何度も更新して頂いて最新と最先端の手法を教えていただいて、ありがとうございます
講師、チューターのみなさん、ありがとうございました
講師の先生方、チューターの皆様には親切に教えて頂き、とても感謝しております
今回Macで環境を整えましたが、一部不具合で実践できない箇所がありましたが、念のためにLin4neuroをインストールしてあり、直ぐにリカバーできました
今回の受講でできる限りFreeSurferの全てを理解したいと思うようになりました
今後ともよろしくお願いします
今後もabisのtutorialをぜひ開催して欲しいです
今後も若手研究者の為に継続して頂けることを期待しています
昨年も教わったことは帰ってからそのまま自身で実行し解析できましたし、今回も十分学習できたことを実感しています
参加費徴収性にしてもらったほうが、応募者がより真面目な人だけに限られ、抽選突破率が上がるなら、是非そうしてもらいたいです
次回も参加させていただけたら幸いに存じます
次年度もぜひまた受講したいですしかしこの研修を受けたい研究者は多く、競争率は高いとも思います
実際の論文でのデータを使用して解析を追体験するなどできると面白いと思います
準備に多大な労力を費やしていただきありがとうございました
初心者向けに大変わかりやすく説明していただきありがとうございました
深層学習はjupyter notebookとかgoogle collaboratoryを使った方が良いかも
深層学習は環境構築のハンズオンがあっても良いかも
前回も参加させていただきましたが、今回、復習のみでなく、新たに学ばせていただけることが非常に多かったため、とても勉強になりました
全体的には充実した内容でとても感謝しています
大変勉強になっております
単なる一方通行の学習ではなく、絶えず出席者の理解度、到達度をはかりながら進めていって頂けたことに大変感謝します
定員オーバーで参加できない人にチュートリアルとファイルをダウンロードできるようにしてもらったら自分で勉強できるので検討していただけないでしょうか？
統計が苦手で今回の内容もかなり難しかったので勉強してきます
統計解析の落とし穴についてハンズオンで教えて欲しい
独学では、かなりの時間がかかる内容を二日間の非常に濃い実習でご説明頂き、講師の先生方には大変感謝しております
年内に複数回、違うテーマで開催数を増やして頂きたいと切に願います
非常に難解な画像解析の進め方を、詳細に、操作も含めて教示していただき非常に有益なチュートリアルでした
非常に有意義な研修でした
本当にありがとうございました
本当に勉強になり、貴重な機会を与えて頂き、ありがとうございました
本日は誠にありがとうございました
毎回アップデートされるため、継続した参加はよりよい学習に繋がりそうです
毎回とても勉強になります
毎年の講義動画を，以前の受講者向けに「アップデート研修」のような形で配信していただくなど、難しいでしょうか？
有難うございます
様々な習得度の参加者がいますが、この方針がいいと思います

【日　時】2019年3月2日（土）～3日（日）
【会　場】自然科学研究機構生理学研究所1F大会議室
【参　加】事前登録制（参加費無料）※定員制の為、受講できない可能性もございます。
【概　要】
● 2019年3月2日（土）
08:30　開場
09:00～09:10 開会
09:10～10:10 第1部(1): FreeSurferの概要/構造画像の前処理 (筑波大・根本)
10:20～11:20 第1部(2): Freeview/recon-allのQC (根本)
11:30～12:30 第1部(3): クラスター推測 (佐賀大・川口)
12:30～13:30 　- 昼休み -
13:30～14:30 第2部(1): Freeviewを用いたFreeSuferのトラブルシューティング (岩手医大・山下)
14:40～15:50 第2部(2): 3D Slicerを用いたFreeSuferのQC (山下)
16:00～17:10 第2部(3): 3D Slicerを用いたFreeSuferのトラブルシューティング (山下)
17:10～17:30 質疑応答

●2019年3月3日（日）
09:00～10:00 第3部(1): ROI解析 (根本)
10:10～11:10 第3部(2): グループ解析 (根本)
11:20～12:20 第3部(3): スムージング (川口)
12:20～13:30 　- 昼休み -
13:30～14:30 第4部(1): 深層学習による画像分類・前処理（東京都健康長寿医療センター・下地）
14:40～15:40 第4部(2): 深層学習による画像分類・モデル構築 (下地)
15:40～15:40 閉会