Budapest University of Technology and Economics, Faculty of Electrical Engineering and Informatics

    Belépés
    címtáras azonosítással

    vissza a tantárgylistához   nyomtatható verzió    

    Orvosi képfeldolgozás

    A tantárgy angol neve: Medical Image Processing

    Adatlap utolsó módosítása: 2010. június 10.

    Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem
    Villamosmérnöki és Informatikai Kar

    MSc. Egészségügyi Mérnök Képzés

    Differenciált szakmai ismeretek tárgya

     

    Tantárgykód Szemeszter Követelmények Kredit Tantárgyfélév
    VIIIM207 2 2/2/0/v 5  
    3. A tantárgyfelelős személy és tanszék Dr. Csébfalvi Balázs, Irányítástechnika és Informatika Tanszék
    4. A tantárgy előadója Dr. Csébfalvi Balázs egyetemi docens
    5. A tantárgy az alábbi témakörök ismeretére épít

    C++ programozási gyakorlat.

    7. A tantárgy célkitűzése A hallgatók példákon keresztül sajátítsák el a különféle modalitásokkal kinyert képek feldolgozásának legfontosabb lépéseit, rendre megvizsgálva az alkalmazhatóság előnyeit és korlátjait.

     

    8. A tantárgy részletes tematikája
    1. 2D/3D orvosi adatok forrásai: CT, MRI, PET, UH
    2. Tomográfiás rekonstrukció matematikai háttere: 2D/3D Fourier transzformáció, Fourier vetítősík tétel, szűrt visszavetítés, algebrai rekonstrukció
    3. Újramintavételezés elmélete: konvolúciós szűrés, ideális és gyakorlati rekonstrukció, Nyquist-kritérium, ideális 2D/3D mintavételező rácsok
    4. Szegmentálás, küszöbözés, régió növelése, morfológiai operátorok, neurális hálózatok alkalmazása, interaktív félautomata módszerek  
    5. Tömörítés: wavelet-transzformáció, vektorkvantálás, RLE
    6. Indirekt vizualizáció: Fourier térfogat-vizualizáció, masírozó kockák (Marching Cubes) algoritmusa, Monte Carlo térfogat-vizualizáció
    7. Direkt vizualizáció: sugárkövetés (ray casting), pacázás (splatting), nyírás/torzítás transzformáció, 3D textúraleképzés
    8. Virtuális endoszkópia: szegmentálás, középvonal keresése, navigáció
    9.  Illusztratív nem-fotorealisztikus vizualizáció

       

    9. A tantárgy oktatásának módja (előadás, gyakorlat, laboratórium) Előadás és gyakorlat.
    10. Követelmények Zárthelyi a szorgalmi időszakban. Az aláírás feltétele legalább elégséges osztályzat. Eredménye 20% arányban beszámít a vizsgajegybe.
    11. Pótlási lehetőségek A TVSZ előírásainak megfelelően.
    12. Konzultációs lehetőségek Zárthelyi előtti héten hallgatói igény szerint.
    13. Jegyzet, tankönyv, felhasználható irodalom [1]  Charles Hansen, Chris R. Johnson: The Visualization Handbook, Academic Press, 2004

     

    [2]  Isaac Bankman: Handbook of Medical Imaging: Processing and Analysis, Academic Press, 2000

     

    14. A tantárgy elvégzéséhez átlagosan szükséges tanulmányi munka
    Kontakt óra56
    Félévközi készülés órákra14
    Felkészülés zárthelyire20
    Házi feladat elkészítése 
    Kijelölt írásos tananyag elsajátítása 
    Vizsgafelkészülés60
    Összesen150
    15. A tantárgy tematikáját kidolgozta Dr. Csébfalvi Balázs egyetemi docens