Summary of Study |
Summary of Branches |
All Subject Groups |
All Subjects |
List of Roles |
Explanatory Notes
Instructions
Anotation:
Předmět se zabývá pokročilými metodami zpracování a analýzy obrazu, včetně počítačové grafiky a vizualizace, se zaměřením na obrazy z lékařských a biologických modalit, od mikroskopie, přes ultrazvuk, až po MRI a CT, včetně časových sekvencí. Předmět má dvě části. V první se studenti seznámí s vybranými metodami formou přednášek nebo formou řízeného samostudia, konzultací a řízené diskuse (tzv. "reading group"). Forma bude zvolena dle počtu studentů. Probrané algoritmy si studenti prakticky vyzkouší. Některé vybrané metody sami naprogramují, v ostatních případech se naučí používat existující volně dostupné knihovny a toolboxy. V druhé části předmětu vypracují studenti samostatně projekt, ve kterém po dohodě s vyučujícím aplikují zvolenou metodu. Projekt budou studenti pravidelně konzultovat s vyučujícími.
Probírané metody budou přizpůsobeny odborným zájmům studentů.
Content:
Předmět se zabývá pokročilými metodami zpracování a analýzy obrazu, včetně počítačové grafiky a vizualizace, se zaměřením na obrazy z lékařských a biologických modalit, od mikroskopie, přes ultrazvuk, až po MRI a CT, včetně časových sekvencí. Předmět má dvě části. V první se studenti seznámí s vybranými metodami formou přednášek nebo formou řízeného samostudia, konzultací a řízené diskuse (tzv. "reading group"). Forma bude zvolena dle počtu studentů. Probrané algoritmy si studenti prakticky vyzkouší. Některé vybrané metody sami naprogramují, v ostatních případech se naučí používat existující volně dostupné knihovny a toolboxy. V druhé části předmětu vypracují studenti samostatně projekt, ve kterém po dohodě s vyučujícím aplikují zvolenou metodu. Projekt budou studenti pravidelně konzultovat s vyučujícími.
Course outlines:
Probírané metody budou přizpůsobeny odborným zájmům studentů. Příklady možných probíraných metod:
| 1. | | Předzpracování obrazů: Nelineární filtrace založená na PDE, vlnková transformace (wavelets) pro popis textury a odstranění šumu. Komprimované snímání (compressed sensing). |
| 2. | | Segmentace: metoda aktivních kontur a povrchů, křivky úrovně (level sets), použití ve 3D a rychlé algoritmy, segmentace v příznakovém prostoru, segmentace s modely tvaru a vzhledu, popis a analýza tvaru, segmentace jako hledání cesty (random walker) a segmentace pomocí diskrétní optimalizace. Hluboké učení. |
| 3. | | Registrace: Nelineární registrace a klíčové body. Registrace jako maximalizace podobnosti obrazů. Kritéria podobnosti. Multimodální registrace, hierarchické metody. Regularizace a difeomorfické metody. +Registrace sekvencí. Optický tok. Registrace jako diskrétní optimalizace. Detekce a klasifikace jako problém strojového učení, vícestupňové metody. |
| 4. | | Rekonstrukce: Tomografická rekonstrukce pro obecné geometrie, iterativní a statistické metody. Rekonstrukce pro MRI modality. |
| 5. | | Vizualizace 3D objemových i povrchových dat (problematika osvětlování vizualizovaných objemů, problematika zobrazování rozsáhlých dat) |
| 6. | | Vizualizace a animace (aproximativní metody v animaci, animace v obrazovém prostoru) |
| 7. | | Lidský faktor ve vizualizaci (vyhodnocování vizualizačních technik, percepce a kognice, nefotorealistické zobrazování ve vizualizaci) |
Exercises outline:
Literature:
Requirements:
Subject is included into these academic programs:
| Page updated 5.3.2021 17:52:09, semester: Z/2020-1, L/2021-2, L/2020-1, Z/2021-2, Send comments about the content to the Administrators of the Academic Programs |
Proposal and Realization: I. Halaška (K336), J. Novák (K336) |