Medical Image Processing

Předmět BEAM33ZMO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BAM33ZMO (vztah je symetrický)

Předmět BEAM33ZMO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět A6M33ZMO (vztah je symetrický)

Podmínkou zápisu na předmět BEAM33ZMO je, že student si nejpozději ve stejném semestru zapsal příslušný počet předmětů ze skupiny BEZBM

Předmět BEAM33ZMO nesmí být zapsán, je-li v témže semestru zapsán anebo již dříve absolvován předmět BAM33ZMO (vztah je symetrický)

Garant předmětu:

Jan Kybic

Přednášející:

Jan Kybic

Cvičící:

Denis Baručić, Jan Kybic

Předmět zajišťuje:

katedra kybernetiky

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

Požadavky:

Základní znalost zpracování signálů včetně Fourierovy transformace, základní znalost principů lékařských zobrazovacích metod.

Osnova 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.

Osnova 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.

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.

Studijní materiály:

[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.

Poznámka:

Další informace:

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

Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Rozvrh na letní semestr 2024/2025:

Rozvrh není připraven

Předmět je součástí následujících studijních plánů:

• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Image Processing (PS)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Signal Processing (povinně volitelný předmět)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Bioinformatics (povinně volitelný předmět)
• Medical Electronics and Bioinformatics - Specialization Medical Instrumentation (povinně volitelný předmět)