Zpracování medicínských obrazů

B191 - Zimní 19/20
Tento předmět se nenachází v Moodle. Na jeho domovskou stránku se můžete dostat pomocí tlačítka "Stránka kurzu (mimo Moodle)" vpravo (pokud existuje).

Zpracování medicínských obrazů - A6M33ZMO

Kredity 5
Semestry zimní
Zakončení zápočet a zkouška
Jazyk výuky čeština
Rozsah výuky 2P+2C
Anotace
Předmět popisuje algoritmy digitálního zpracování 2D a 3D obrazů, s důrazem na biomedicínské aplikace. Důkladněji proto budou probrány zejména nejpoužívanější techniky při zpracování medicínských obrazů: segmentace, registrace, a klasifikace. Metody budou ilustrovány řadou příkladů na lékařských datech. Studenti si vyzkouší implementaci některých algoritmů v rámci cvičení.

Vzhledem k velmi značnému překryvu předmětů A6M33ZMO a A4M33DZO budou tyto předměty v letošním roce vyučovány společně. Prosím sledujte www stránku předmětu. http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a6m33zmo/start

\\Výsledek studentské ankety předmětu je zde: http://www.fel.cvut.cz/anketa/aktualni/courses/A6M33ZMO
Cíle studia
Naučit se principům a použití základních algoritmů pro zpracování lékařských a biologických obrazů, zejména registrace, segmentace a klasifikace. Jednodušší algoritmy budou studenti sami implementovat.
Osnovy přednášek
Vzhledem k velmi značnému překryvu předmětů A6M33ZMO a A4M33DZO budou tyto předměty v letošním roce vyučovány společně. Prosím sledujte www stránku předmětu. http://cw.felk.cvut.cz/doku.php/courses/a6m33zmo/start

1. Úvod, digitalizace a kvantizace, jasové transformace, histogram.
2. Interpolace, geometrické transformace, 2D /3D lineární a nelineární filtrace.
3. Potlačení šumu, Wienerova filtrace, waveletové filtrování a odstranění šumu.
4. Matematické morfologie. Textura a její popis.
5. Segmentace, metody nízké úrovně (prahování, narůstání oblastí).
6. Grafové segmentační metody.
7. Segmentace metodou aktivních kontur. Analýza hlavních komponent. Statistické modely.
8. Levelsety (křivky úrovně), použití pro segmentaci.
9. Registrace založená na klíčových bodech, elastická a rigidní, robustní metody.
10. Podobnostní kritéria a optimalizační metody pro elastickou registraci.
11. Diskrétní registrační metody. Diffeomorfické registrační metody. Optický tok.
12. Problém rekonstrukce, aplikace na CT, regularizace, nelineární metody.
13. Problém detekce a klasifikace, aplikace v mamografii, CT, MRI a ultrazvuku.
14. Rezerva.
Osnovy cvičení
Individuální práce budou spočívat v samostatné praktické práci, spočívající ve využití probraných algoritmů pro analýzu konkrétních lékařských dat.
Literatura
[1] Sonka M., Fitzpatrick J. M.: Handbook of Medical Imaging, vol.2. SPIE Press, 2000.
[2] Bankman, I.: Handbook of Medical Imaging, Processing and Analysis, vol.1. Academic Press, 2000.
[3] Hlaváč, V., Sedláček, M.: Zpracování signálů a obrazů, Skripta ČVUT Praha, Praha, 2001.
Požadavky
Základní znalost zpracování signálů včetně Fourierovy transformace, základní znalost principů lékařských zobrazovacích metod.