Komputerowe metody wspomagania diagnostyki medycznej 04-M-KMWDM-60-4Z

Opis treści kształcenia:

Definicje obrazu numerycznego. Czego dotyczy przekształcanie obrazu, czego dotyczy analiza obrazu. Budowa i sposób działania urządzeń generujących obraz. Obraz rastrowy, obraz wektorowy.
Techniczne uwarunkowania tworzenia obrazu. Transfer danych – przechwyt obrazu. DAC, ADC, czym są / zasada działania. Karty graficzne jako generatory obrazu numerycznego. Urządzenia prezentujące obraz – klasy – uwarunkowania sprzętowe – szybkość jakość, precyzja.
Przechowywanie obrazu cyfrowego. Formaty danych. Zapis binarny, bajtowy, szesnastkowy.. Techniki akceleracji softwarowej i hardwerowej. Struktura macierzowa obrazu. Analiza wybranych formatów danych do przechowywania obrazu. Pliki graficzne – struktura. Relacja pojemność / rozdzielczość / dostępność / funkcjonalność. Techniki kodowania i dekodowania obrazu.
Przestrzeń danych, przestrzeń barw, współczynniki korekcyjne, tabele barwne. Relacje pomiędzy strukturą danych a pozostałymi strukturami – Procedury konwersji danych obrazu do innych typów, formatów.
Macierze, operacje na fragmentach macierzy Preselekcja danych obrazu. Selektywny wybór fragmentów obrazu. Operacje binarne na danych obrazu. Operacje numeryczne na obrazie. Operacje logiczne na obrazie. Operacje teoriomnogościowe na obrazie.
Inne złożone operacje na danych obrazu np: modulo, div, shift left, shift right, rolling. To samo, dla tabel barw i przestrzeni barw.
Analiza statystyczna obrazu, histogram – znaczenie,, interpretacja, modyfikacja, korekcja. Zastosowanie analizy histogramu do oceny patologii medycznej. Określanie morfografii obrazu na bazie analizy histogramów i wolumetrycznej. Statystyka danych obrazu – odstępstwo od normy medycznej.
Przekształcenia geometryczne obrazów, oraz przekształcenia afiniczne – korekcja geometryczna, skalowania ortogonalne i osiowe, oraz skośne - cel i zasada realizacji.
Redukcja rozdzielczości, wymiarów, „odchudzanie” obrazu, redukcja tabel barwnych, binaryzacja, rasteryzacja,
Zasada działania filtra, maski. Jak tworzyć własne filtry. Maski wyostrzające. Konturowanie i gradienty z użyciem filtrów. Analizy wolumetryczne, oraz indeksacja.
Zaawansowane algorytmy przetwarzania obrazu; transformata Fouriera, wsteczna transformata Fouriera, Filtry adaptacyjne, Interpolacja. Znaczenie transformat Fouriera w usuwaniu szumów, algorytm Gabora, rekonstrukcja wstecznej, ART, 2DFFT w technikach CT i MR.
Algorytmy sieciowe, dendrymery i mapy decyzji w ocenie jakości obrazu medycznego i dalszej drogi w postępowaniu medycznym.

Cele kształcenia

Zapoznanie studenta z podstawowymi definicjami związanymi z przekształceniami i analizą obrazu. Definicja obrazu, jego parametry: wielkość, rozdzielczość, przestrzeń barw, Formaty przechowywania danych obrazu. Budowa obrazu cyfrowego, dostęp selektywny do danych dla wybranych formatów. Operacje teorio-mnogościowe na obrazie. Proste przekształcenia geometryczne i afiniczne obrazu. Histogramy, sposoby korekcji histogramów. Filtry cyfrowe, typy i ich działanie na przykładach. Filtry morfologiczne. Selekcja struktur, poprzez wybarwienia, progowanie. Analiza wolumetryczna w przykładach. Współczynniki kształtu. Binaryzacja. Indeksacja. Studenci wykonują zajęcia na pracowni komputerowej, wyposażonej w profesjonalne komercyjne oprogramowanie Matlab The MathWorks, Inc., oraz środowisk numerycznych społeczności naukowych, Anakonda Inc., Spyder – Spyder Project Contributors, RStudio – Studio, Inc.. Pobocznym celem zajęć jest wprowadzenie – dla studentów nie programujących wcześniej, lub też rozwiniecie – dla studentów ze wstępnym doświadczeniem; umiejętności analizy danych numerycznych, graficznych i statystycznych w popularnych środowiskach analizy danych naukowych. Wprowadzenie do rozwiązywania problemów naukowych z wykorzystaniem narzędzi programistycznych w różnych zastosowaniach, zaś w powyższym przypadku, analizy danych graficznych. Ponadto, program kształcenia pozwala na zapoznanie się studentów z możliwościami stosowanego oprogramowania do własnych zadań dydaktycznych i naukowych, mając nadzieję na dalszy rozwój już we własnym zakresie.

Kierunek studiów

Fizyka Medyczna

Nakład pracy studenta (punkty ECTS)

Godziny zajęć (wg planu studiów) z nauczycielem 60 Praca własna studenta – przygotowanie seminarium 30 Praca własna studenta – przygotowanie do egzaminu 30 SUMA GODZIN 120 SUMARYCZNA LICZBA PUNKTÓW ECTS DLA MODUŁU (PRZEDMIOTU) 7 Sumaryczne wskaźniki ilościowe a) Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje na zajęciach wymagających bezpośredniego udziału nauczycieli akademickich 4 b) Liczba punktów ECTS, którą student uzyskuje w ramach zajęć o charakterze praktycznym, takich jak zajęcia laboratoryjne i projektowe 2

Poziom przedmiotu

II stopień

Rodzaj przedmiotu

obowiązkowe

Rok studiów (jeśli obowiązuje)

I rok

Wymagania wstępne w zakresie wiedzy, umiejętności oraz kompetencji

Znajomość i rozumienie pojęć: Zalecane: Bit, bajt, słowo, słowo 8,16 i 24 bitowe, systemy barwne. Operacje liczbowe, operacje binarne, operacje teoriomnogościowe. Zbiór, macierz, tablica, rekord. Plik danych, plik graficzny. Umiejętność pracy w systemie operacyjnych typu GEM (Windows, OS, UNIX), oraz posługiwanie się aplikacjami. Ogólne znaczenie obrazu medycznego, jego rola w diagnostyce medycznej i zależność pomiędzy jakością, treścią a wyborem ścieżki diagnostyki medycznej. Złożoność informacji medycznej, jakość wykonania badania (rejestracji obrazu medycznego) a trafność diagnozy. Wskazane: Podstawy pisania programów w językach wysokiego poziomu np. Basic, Pascal lub Python, znajomość struktur algorytmów takich jak: pętle, warunki logiczne, struktura, procedura/funkcja. Typy zmiennych, operacje na zmiennych. Interpreter, kompilator. Typy i rodzaje plików graficznych. Znajomość elementów budowy komputera, aparatu fotograficznego. Paleta barw, koło barwne. Przydatne: Ogólnie szeroko rozumiana umiejętność pracy w zespołach roboczych. Doświadczenie z zajęć plastycznych z wykonania rysunku: szkic ołówkiem, plakatowe, olejowe, akwarela. Doświadczenie (niekonieczne) w wykonywaniu zdjęć aparatem klasycznym lub cyfrowym, dla różnych ekspozycji i sytuacji. Mile widziane: Ogólna wrażliwość zmysłowa na bodźce wzrokowe w zakresie kolorystyki, tonowania barwnego, kontrastowania, oraz wybarwień dopełnieniowych. Wcześniejsze doświadczenia np. w doborze kolorystyki wnętrz, kreacji, ubioru na wybrane okazje. Zajęcia laboratoryjne, oraz ćwiczenia obywają się w pracowni komputerowej z wykorzystaniem oprogramowania Matlab, środowiska na licencji Apach Spider, oraz RStudio, programów graficznych: Gimp, MS Paint, lub innych profesjonalnych narządzi służących do obróbki grafiki komputerowej. UWAGA Zajęcia laboratoryjne mogą stanowić trudność dla osób z rozpoznaną lub ukrytą wadą daltonizmu. W takiej sytuacji proszę poinformować prowadzącego, oraz dobrać osobę do pary z grupy nie posiadającej tej wady.

Koordynatorzy przedmiotu

Zbigniew Fojud

Efekty kształcenia

Po zakończeniu modułu (przedmiotu) i potwierdzeniu osiągnięcia efektów kształcenia student potrafi:

Wskazać różnice pomiędzy operacjami przekształcającymi obraz a analizą obrazu. Podać definicje obrazu cyfrowego i jego ogólna budowę.
Umieć rozróżniać i wykorzystywać podstawowe struktury graficzne w celu identyfikacji danych w obrazie dla wybranych formatów plików i przestrzeni barwnych.
Umieć stosować operacje numeryczne, binarne, logiczne i teoriomnogościowe na podstawowych strukturach danych definiujących obraz numeryczny, w tym tablica danych, tablica barw, tablica korekcji.
Tworzyć histogramy w różnych środowiskach analizy danych graficznych, umieć zastosować analizę histogramów i ich korekcji do zastosowań diagnostycznych, w tym do modyfikacji prezentacji treści obrazu medycznego.
Znać i umieć zastosować proste operacje geometryczne obrazu jak również umieć stosować przekształcenia afiniczne obrazu.
Stosować filtry cyfrowe, morfologiczne, adaptacyjne w przykładach, oraz znać zasadę tworzenia własnych filtrów.
Stosować progowanie w celu wyodrębniania struktur i znać jego znaczenie w medycynie.
Umieć zastosować analizę wolumetryczną do oszacowania stopnia degeneracji tkanki. Umieć zastosować analizę współczynnika kształtu w celu oszacowania stopnia degradacji struktur. Umieć stosować procedury binaryzacji i indeksacji w celu oszacowania stopnia ekspansywności procesu degeneracji. Przeprowadzić prostą analizę statystyczną wybranych danych analizowanego obrazu, celem oceny stopnia zmian jakości tkanki.
Znać zasadę binaryzacji, kompresji stratnej i bezstratnej, i ich wpływ na jakość obrazu oraz na prawidłowość oceny obrazu morfograficznego.
Znać inne narzędzia analizy danych graficznych. Rozumieć znaczenie korzystania z licencji publicznej. Znać możliwości zakresu analizy danych w powyższych środowiskach.

Kryteria oceniania

Egzamin z wykładu: egzamin pisemny (80% oceny) + egzamin ustny (20% oceny);

warunkiem przystąpienia do egzaminu ustnego jest uzyskanie z egzaminu pisemnego przynajmniej 30% maksymalnej liczby punktów.

Ocena za moduł:
50% oceny z egzaminu z wykładu
45% oceny z ćwiczeń
5% ocena ciągła (bieżące przygotowanie do zajęć i aktywność)

Literatura

1. Zieliński K.W., Strzelecki M., Komputerowa analiza obrazu biomedycznego, Wstęp do morfometrii i patologii ilościowej, Wydawnictwo Naukowe PWN.
2. Tadeusiecz R., Korohoda W., Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów,
Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków 1997,
http://winntbg.bg.agh.edu.pl/skrypty2/0098/komputerowa_analiza.pdf
3. Malina W., Smiatycz M., Cyfrowe przetwarzanie obrazów, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2008
4. Pruszyński B., Diagnostyka obrazowa, podstawy teoretyczne i metodyka badań, Państwowy Zakład Wydawnictw Lekarskich. Warszawa, Wydawnictwo Lekarskie PZWL, 2013.
5. Wróbel Z., Koprowski R., Praktyka przetwarzania obrazów w programie Matlab, Akademicka Oficyna Wydawnicza Exit., Warszawa, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, 2004.
6. https://ipython.org/ipython-doc/rel-0.10.2/html/overview.html
7. https://www.rstudio.com/

Więcej informacji

Dodatkowe informacje (np. o kalendarzu rejestracji, prowadzących zajęcia, lokalizacji i terminach zajęć) mogą być dostępne w serwisie USOSweb:

Strona przedmiotu 04-M-KMWDM-60-4Z w USOSweb