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,
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