1. SylabUZ
2. Wydział Mechaniczny
3. semestr zimowy 2022/2023
4. Inżynieria biomedyczna - drugiego stopnia z tyt. magistra inżyniera
5. Cyfrowe techniki przetwarzania obrazów medycznych

Wygeneruj PDF dla tej strony

Cyfrowe techniki przetwarzania obrazów medycznych - opis przedmiotu

Cel przedmiotu

- zapoznanie studentów z podstawowymi technikami obrazowania medycznego,  

- zapoznanie studentów z podstawowymi zagadnieniami cyfrowego przetwarzania obrazów.

Wymagania wstępne

Zapisz zmiany

Cyfrowe przetwarzanie sygnałów, Grafika komputerowa, Metody numeryczne.

Zakres tematyczny

Metody pozyskiwania obrazów medycznych: endoskopia, radiografia, rezonans magnetyczny, ultrasonografia, wizualizacja metodami medycyny nuklearnej. Akwizycja obrazów: rozdzielczość, próbkowanie, zakres dynamiczny – kwantyzacja. Obrazy: binarne, monochromatyczne, kolorowe. Przetworniki obrazów.
Jakość obrazu w diagnostyce medycznej. Modulacyjna funkcja przenoszenia. Obrazy endoskopowe. Wizualizacja struktury i czynności narządów wewnętrznych za pomocą promieniowania jonizującego. Fizyczne podstawy obrazowania.
Radiografia rentgenowska, analogowa i cyfrowa. Obrazowanie planarne. Detektory obrazu.
Radioskopia. Obrazowanie warstwowe. Tomografia komputerowa. Akwizycja danych i metody rekonstrukcji obrazu dwu- i trójwymiarowego. Rentgenografia. Obrazowanie wykorzystujące izotopy promieniotwórcze. Scyntygrafia. Tomografia emisyjna.
Wizualizacja za pomocą promieniowania niejonizującego. Magnetyczny rezonans wodorowy – fizyczne podstawy obrazowania. Zasady lokalizacji źródeł sygnału obrazowego. Główne wielkości mierzone charakteryzujące badany obiekt. Ultrasonografia.
Obrazowanie multimodalne.
Wybrane elementy cyfrowego przetwarzania sygnałów. Kwantyzacja i próbkowanie sygnałów. Twierdzenie o próbkowaniu. Zjawisko aliasingu. Filtracja sygnałów cyfrowych. Typy filtrów cyfrowych filtry typu FIR i IIR. Analiza widmowa sygnałów, dyskretne przekształcenie Fouriera. Zmiana szybkości próbkowania sygnałów, decymacja i interpolacja sygnałów. Sygnały jedno i wielowymiarowe. Akwizycja obrazów: próbkowanie, zakres dynamiczny – kwantyzacja. Analiza obrazów. Metody korekcji, poprawiania i filtracji obrazów. Filtracja obrazów cyfrowych: górno i dolnoprzepustowa, nieliniowa, morfologiczna, segmentacja, wykrywanie krawędzi. Zastosowanie programu Matlab do przetwarzania obrazów. Parametryzacje pozwalające na wydobywanie z obrazów najważniejszych informacji (z punktu widzenia diagnostyki) przy jednoczesnej redukcji liczby danych. Metody kompresji obrazów. Formaty zapisu obrazów. Konwersja typów obrazów. Zapis i archiwizacja obrazów.

Metody kształcenia

Wykład: wykład konwencjonalny
Laboratorium: ćwiczenia laboratoryjne

Efekty uczenia się i metody weryfikacji osiągania efektów uczenia się

Opis efektu	Symbole efektów	Metody weryfikacji	Forma zajęć

Warunki zaliczenia

Wykład - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnej oceny z kolokwiów przeprowadzonych w formie pisemnej
Laboratorium - warunkiem zaliczenia jest uzyskanie pozytywnych ocen ze wszystkich ćwiczeń laboratoryjnych, przewidzianych do realizacji w ramach programu laboratorium
Składowe oceny końcowej = wykład: 60% + laboratorium: 40%.

Literatura podstawowa

1. R. Tadeusiewicz, J. Śmietański, Pozyskiwanie obrazów medycznych oraz ich przetwarzanie, analiza, automatyczne rozpoznawanie i diagnostyczna interpretacja, Wydawnictwo Studenckiego Towarzystwa Naukowego, Kraków, 2011.
2. Z. Wróbel, R. Koprowski, Praktyka przetwarzania obrazów z zadaniami w programie Matlab, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008.
3. W. Malina, M. Smiatacz, Cyfrowe przetwarzanie obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008.
4. R. Cierniak, Tomografia komputerowa, budowa urządzeń CT, algorytmy rekonstrukcyjne, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2005.
5. J. Cytowski, J. Gielecki, A. Gola, Cyfrowe przetwarzanie obrazów medycznych, algorytmy, technologie, zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa, 2008.
6. N. Bankman (ed.), Handbook of Medical Imaging Processing and Analysis, Academic Press, 2000.

Literatura uzupełniająca

1. R. Tadeusiewicz, M. R. Ogiela, Medical Image Understanding Technology, Springer, 2004.
2. R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997.
3. A. Meyer-Base, Pattern recognition for medical imaging, Elsevier, 2004.
4. M. R. Ogiela, R. Tadeusiewicz, Modern Computational Intelligence Methods for the Interpretation of Medical Images, Springer, 2008.
5. J. L. Semmlow, Biosignal and Biomedical Image Processing, MATLAB-Based Applications, Marcel Dekker, Inc., 2004.
6. K. Sozański, Digital Signal Processing in Power Electronics Control Circuits, second edition, Springer, 2017.

Uwagi

Zmodyfikowane przez dr hab. inż. Tomasz Klekiel, prof. UZ (ostatnia modyfikacja: 27-04-2022 15:38)