×
Универзитет у Новом Саду

Предмет: Анализа медицинске слике (17.EK557)

Основне информације:
 
Категорија Научно-стручни
Ужа научна област Телекомуникације и обрада сигнала
ЕСПБ 5

Упознавање са напредним методама компјутерске анализе медицинских слика. Упознавање са основним правцима развоја машинског вида у медицини и примена знања на решавање конкретних проблема из анализе медицинских слика.

Познавање савремених алата у анализи медицинске слике у циљу квантитативне и квалитативне анализе дијагностичких снимака. Спознавање основних циљева разних приступа и контекста анализе слике и разлучивање оптималних домена примене појединачних савремених алгоритама за анализу. Практично искуство у примени савремених метода анализе медицинске слике на реалне дијагностичке медицинске снимке.

- Увод у медицинску слику – дигитална медицинска дијагностичка слика, 2D/3D/4D, модалитети снимања, резолуција, изотропија, динамицка слика, временска резолуција, интерполација - Концепти анализе медицинске слике – циљеви анализе, дијагностичка обрада, квантитативна анализа сигнала ван људске моћи, дијагностичко закључивање - Мултивелицинска анализа слике – анализа и синтеза, пирамидалне представе слике, вејвлети, DWT - Обрада медицинске слике за приказ – мулти-величинско појачање структура, улазне гама и корекције MTF-а, нормализација, скидање шума, тонирање снимака - Оптимизација – методе нумеричке оптимизације у анализи слике, мерење разлике између слика, нормализације сигнала, тестирање хипотеза - Просторна регистрација снимака – концепт успостављања просторне коресподенције међу снимцима исте анатомије, (перспективне) трансформације слике, деформације, деформабилна регистрација, деформациона поља, објективне мере - Моделирање облика и појава –грађење интегрисаних модела анатомије, статистицки модели облика и појаве, корелације између облика и текстуре анатомије, активни модели облика и појаве - Сегментација – сегментација по осветљају, змије, левел сетс, меан схифт, граф цутс, Марковљева произвољна поља за сегментацију у присуству шума

Аудиторна предавања; активне рачунарске вежбе на решавању реалних проблема анализе медицинске слике у Python/Matlab програмском окружењу.

Аутори Назив Година Издавач Језик
Toennies, Klaus D Guide to Medical Image Analysis 2017 Springer Енглески
Предметна активност Предиспитна Обавезна Број поена
Предметна активност
Предметни пројекат
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
30.00
Предметна активност
Одбрањене рачунарске вежбе
Предиспитна
Да
Обавезна
Да
Број поена
30.00
Предметна активност
Колоквијум
Предиспитна
Не
Обавезна
Да
Број поена
40.00

Предавања

Лабораторијске вежбе