Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025

Číslicové zpracování 2D biosignálů

Předmět není vypsán Nerozvrhuje se
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
F7DIZ2D ZK 20P+8C česky
Garant předmětu:
Přednášející:
Cvičící:
Předmět zajišťuje:
katedra biomedicínské informatiky
Anotace:

Základní témata předmětu jsou techniky zpracování 2D biosignálů; Diskrétní 2D transformace; Lineární filtrace; Rekonstrukce obrazů z projekcí, Analýza 2D signálů (identifikace zkreslení a šumu, vlnková dekompozice, Detekce hran, segmentace, analýza textur); Speciální aplikace zpracování 2D biosignálů v medicíně (UZV, MRI, CT, mikroskopické obrazy, atd.).

Požadavky:

Standardně probíhá výuka kontaktní formou a předmět je zakončen ústní zkouškou, které předchází písemná příprava. V případě, že počet studentů je menší než 5, může výuka probíhat v podobě řízeného samostudia s pravidelnými konzultacemi. Dále je požadováno vypracování písemné studie studentem na zadané téma z oboru. Podmínkou pro připuštění ke zkoušce je absolvování dvou laboratorních cvičení (doloženo protokolem podepsaným studentem, vedoucím cvičení a garantem předmětu). Protokoly budou archivovány v referátu pro doktorské studium.

Osnova přednášek:

Témata přednášek:

1. Fourierova transformace, Hadamardova transformace.

2. Diskrétní kosinová transformace. Vlnková transformace.

3. Základní geometrické operace, prostorová deformace, perspektivní transformace.

4. Matematický model kamery.

5. Morfologické operace (binární a šedotónové obrazy).

6. Měření tvarových charakteristik objektu v obraze.

7. Segmentace a prahování.

8. Unitární transformační algoritmy (FT, Kosinová, Sinová, Hadamard, Haar, Karhunen-Loeve).

9. Restaurační techniky obrazu.

10. Inverzní filtrace. Wienerova filtrace, pseudoinverze.

Osnova cvičení:

Témata cvičení:

1. Analýza a extrakce příznaků ze snímků z inverzního mikroskopu.

2. Analýza a extrakce příznaků ze snímků z MRI.

Cíle studia:
Studijní materiály:

Povinná:

[1] Gonzales, R.C., Wintz, P.: Digital Image Processing, 2002.

[2] Hlaváč, V., Sedláček, M.: Zpracování signálů a obrazů. Vydavatelství ČVUT, 2005.

Doporučená:

[1] Drastich, A.: Netelevizní zobrazovací systémy. VUT v Brně, 2001.

[2] Bovik, A.: Handbook of Image & Video Processing. Academic Press, 2000.

[3] Gonzales, R.C., Woods, E.R., Eddins, L.S.: Digital Image Processing Using MATLAB. Prentice Hall, 2004.

[4] Sonka, M., Fitzpatrick, J.M.: Handbook of Medical Imaging, Volume 2. Medical Image Processing and Analysis, SPIE Press, 2000.

[5] Davies, E.R.: Machina Vision, Theory, Algorithms, Practicalities, 3rd edition, Elsevier Inc. 2005.

[6] Fontoura Costa, L., Marcondes Cesar, R.Jr.: Shape Analysis and Classification Tudory and Praktice, CRC Press, 2000.

[7] Soille, P.: Morphological Image Analysis, Principles and Applications, 2nd edition, Springer-Verlag, 2003.

Poznámka:

Modul G

Další informace:
Pro tento předmět se rozvrh nepřipravuje
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 16. 6. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet5869506.html