Popis předmětu - BEAM33ZMO
Přehled studia |
Přehled oborů |
Všechny skupiny předmětů |
Všechny předměty |
Seznam rolí |
Vysvětlivky
Návod
Výsledek studentské ankety předmětu je zde: A6M33ZMO
| BEAM33ZMO | Medical Image Processing | ||
|---|---|---|---|
| Role: | PV, PS | Rozsah výuky: | 2P+2C |
| Katedra: | 13133 | Jazyk výuky: | EN |
| Garanti: | Kybic J. | Zakončení: | Z,ZK |
| Přednášející: | Kybic J., Shekhovtsov O. | Kreditů: | 6 |
| Cvičící: | Baručić D., Kybic J. | Semestr: | Z |
Webová stránka:
https://cw.fel.cvut.cz/wiki/courses/zmoAnotace:
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/startVýsledek studentské ankety předmětu je zde: A6M33ZMO
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.Osnovy 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. |
Osnovy 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.Literatura:
| [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. |
Požadavky:
Základní znalost zpracování signálů včetně Fourierovy transformace, základní znalost principů lékařských zobrazovacích metod.Klíčová slova:
zpracovani obrazů, lékařské zobrazovací metody, registrace, segmentace, klasifikace, interpolace, detekce, rekonstrukce, potlačení šumu, aktivní kontury.Předmět je zahrnut do těchto studijních plánů:
| Plán | Obor | Role | Dop. semestr |
| MEBIO3_2018 | Image Processing | PS | 3 |
| MEBIO4_2018 | Signal Processing | PV | 3 |
| MEBIO1_2018 | Bioinformatics | PV | 3 |
| MEBIO2_2018 | Medical Instrumentation | PV | 3 |
| Stránka vytvořena 16.11.2025 17:51:34, semestry: L/2026-7, L/2025-6, L/2024-5, Z/2026-7, Z/2025-6, připomínky k informační náplni zasílejte správci studijních plánů | Návrh a realizace: I. Halaška (K336), J. Novák (K336) |