Popis předmětu - BAM33ZMO

Přehled studia | Přehled oborů | Všechny skupiny předmětů | Všechny předměty | Seznam rolí | Vysvětlivky               Návod
BAM33ZMO Zpracování medicínských obrazů
Role:PS, PV Rozsah výuky:2P+2C
Katedra:13133 Jazyk výuky:CS
Garanti:Kybic J. Zakončení:Z,ZK
Přednášející:Kybic J. Kreditů:6
Cvičící:Baručić D., Kybic J. Semestr:Z

Anotace:

Předmět se zabývá nejčastěji používanými pokročilými metodami analýzy obrazu se zaměřením na obrazy z lékařských a biologických modalit, od mikroskopie, přes ultrazvuk, až po MRI a CT, včetně časových sekvencí.

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.

Obsah:

Popíšeme často používané algoritmy pro řešení klíčových problémů v této oblasti, tedy předzpracování, segmentace, registrace, rekonstrukce a klasifikace, a jejich použití budeme ilustrovat na konkrétních aplikačních příkladech. Ukážeme, jak se vyrovnat se specifiky lékařských dat, jako jsou nelineární transformace, 3D data, velká variabilita, nedostatek opakovatelných klíčových bodů, nedostatek trénovacích dat atp. Tento předmět předpokládá znalosti základních technik zpracování obrazu, které mohou studenti získat například v předmětu Digitální obraz, na který navazujeme. Je vhodným doplňkem předmětu Metody počítačového vidění, který se zabývá obrazy z klasických fotoaparátů a kamer.

Osnovy přednášek:

1. Segmentace - metody aktivních kontur, levelsety
2. Statistické modely pro segmentaci
3. Segmentace na základě superpixelů a grafových modelů
4. Segmentace pomocí textury
5. Segmentace pomocí hlubokého učení
6. Detekce buněk a buněčných jader
7. Detekce cév a vláken
8. Detekce plicních nodulů a mamografie
9. Lokalizace orgánů a struktur
10. Registrace založená na bodech a kritériích podobnosti
11. Elastická registrace
12. Registrace pomocí hlubokého učení.

Osnovy cvičení:

Cvičení probíhají v počítačové laboratoři, kde si studenti prakticky vyzkouší některé probrané algoritmy. Některé vybrané metody sami naprogramují, v ostatních případech se naučí používat existující volně dostupné knihovny a toolboxy. Tímto způsobem získají studenti nejen základní přehled o existujících metodách, ale budou jim i hlouběji rozumět a řadu z nich se naučí prakticky používat.

Literatura:

1. Toennies: Guide to Medical Image Analysis, Springer 2012
2. Deserno: Biomedical Image Processing, Springer 2011
3. Yoo: Insight into images. Taylor & Francis, 2004
4. Birkfellner: Applied Medical Image Processing, CRC Press 2011
5. Jan: Medical Image Processing, Reconstruction and Restoration, CRC Press 2006
6. Dhawan: Medical Image Analysis, IEEE Press, 2003
7. Šonka, Fitzpatrick: Handbook of Medical Imaging: Volume 2, Medical Image Processing and Analysis, SPIE Press,
2000

Požadavky:

Znalost programování, základní znalost technik zpracování obrazů, základní znalost principů lékařských zobrazovacích metod.

Webová stránka:

https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/zmo

Klíčová slova:

zpracovani obrazů, lékařské zobrazovací metody, registrace, segmentace, klasifikace, interpolace, detekce, rekonstrukce, potlačení šumu, aktivní kontury.

Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:

Plán Obor Role Dop. semestr
MPBIO1_2018 Bioinformatika PV 3
MPBIO3_2018 Zpracování obrazu PS 3
MPBIO2_2018 Lékařská technika PV 3
MPBIO4_2018 Zpracování signálů PV 3


Stránka vytvořena 5.10.2022 15:50:48, semestry: L/2021-2, Z,L/2022-3, Z/2024-5, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336)