Elektronika medyczna Wstęp do diagnostyki obrazowej
|
|
- Władysława Chrzanowska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Andrzej Materka Elektronika medyczna Wstęp do diagnostyki obrazowej Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń zintegrowany rozwój Politechniki Łódzkiej zarządzanie Uczelnią, nowoczesna oferta edukacyjna i wzmacniania zdolności do zatrudniania osób niepełnosprawnych Zadanie nr 13 Studia podyplomowe Przetwarzanie i analiza obrazów biomedycznych Łódź, ul. Żeromskiego 116, tel
2 Biologia i medycyna Badanie życia - organizmy (ustroje) żywe (wymiana materii i energii, replikacja), gatunki, oddziaływanie ze środowiskiem naturalnym. Sztuka lekarska, Zdrowie i choroby, zapobieganie chorobom i ich leczenie. Współcześnie: Medycyna oparta na faktach (ang. evidence-based medicine) - postępowanie o dowiedzionej naukowo skuteczności, efektywności i bezpieczeństwie. Hipokrates, pne, Paracelsus, , metody racjonalne, zasada doświadczenia, primum non nocere całościowe ujęcie spraw A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 2
3 Wprowadzenie do diagnostyki obrazowej Dział medycyny zajmujący się metodami rozpoznawania chorób na podstawie wywiadu lekarskiego, badania fizykalnego oraz wyników badań laboratoryjnych (Encyklopedia PWN). Badanie i określanie stanu technicznego urządzenia oraz lokalizacja ewentualnych nieprawidłowości bez rozbierania zespołów urządzenia (WIEM Fogra). Obiekt fizyczny Obraz obiektu Opis liczbowy Opis słowny A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 3
4 Trudności w opisie stanu organizmu Gerig_NeuroimageAnalysis.html niewidoczne narządy wewnętrzne niedostępne tkanki złożona struktura i skomplikowane wzajemne oddziaływania szybkie zmiany w czasie i przestrzeni tradycyjna metodyka (obserwacje wnikliwe i uważne, ale opisowe) 13c-02.pdf A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 4
5 Przejście do diagnozy ilościowej Ostatnia dekada XX wieku: Zasadnicza zmiana - przejście od diagnozy jakościowej do ilościowej Po wypełnieniu ubytku 2 lata po zabiegu Monitorowanie leczenia materiałem kościozastępczym A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 5
6 Postęp w technice zobrazowania wnętrza organizmu zaawansowane teorie fizyki kwantowej (np. NMR) bardzo szybki rozwój mikroelektroniki (wzrost szybkości działania i pojemności układów scalonych) rewolucja w technikach przetwarzania informacji (Internet, techniki multimedialne, programowanie obiektowe) znaczenie zapisu informacji w postaci obrazów (wzrok jest podstawowym zmysłem człowieka) Postęp technologiczny przyczynia się do rozwoju wszystkich działów medycyny, nie tylko diagnostyki. A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 6
7 Przykład: ilościowa analiza przekroju aksonów Numer przekroju Pole pow. A [µm 2 ] Dług. obw. P [µm] Wsp. Fereta F x [µm] Wsp. Fereta F y [µm] A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 7
8 Schemat blokowy systemu analizy obrazów Źródło promieniowania Badany obiekt Układ akwizycji obrazu Komputer Wyświetlacz Skaner A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 8
9 Przykład: endoskop, laparoskop Wrzód żołądka Ciało obce A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 9
10 Przykład: radiowa kapsuła endoskopowa C. McCaffrey i inni, Swallowable-capsule technology, Pervasive Computing,, 2008 J. Silva Cunha i inni, Automated Topographic Segmentation in Endoscopic Exams, IEEE Trans. Med.. Imaging, 2008 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 10
11 Przykład: radiowa kapsuła endoskopowa C. McCaffrey i inni, Swallowable-capsule technology, Pervasive Computing,, 2008 J. Silva Cunha i inni, Automated Topographic Segmentation in Endoscopic Exams, IEEE Trans. Med.. Imaging, 2008 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 11
12 Przykład: radiowa kapsuła endoskopowa (wizja artysty) C. McCaffrey i inni, Swallowable-capsule technology, Pervasive Computing,, 2008 J. Silva Cunha i inni, Automated Topographic Segmentation in Endoscopic Exams, IEEE Trans. Med.. Imaging, 2008 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 12
13 Przykład: urządzenia rentgenowskie radiologia flouroskopia mammografia radiologia naczyń inwazyjność badania zła jakość obrazów niski koszt aparatury fotografie na kliszach kamery CCD A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 13
14 Układ formowania obrazów: aparat rentgenowski N out = N inp e λw Ciało pacjenta Źródło promieniowania rentgenowskiego Kość Film lub detektor Ekran fluorescencyjny A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 14
15 Przykład: tomograf rentgenowski (CT) Lata 1970: odwzorowanie przekrojów (a nie rzutu na płaszczyznę), kości, mózgu, kręgosłupa, jamy brzusznej. duża rozdzielczość inwazyjność wysoki koszt złe odwzorowanie tkanek miękkich A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 15
16 Układ formowania obrazów: tomograf komputerowy N out = N inp e λw Źródło promieniowania rentgenowskiego Ciało pacjenta Obrót Detektory Rekonstrukcja obrazu A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 16
17 Przykład: tomograf rezonansu magnetycznego (NMR, MRI) Lata 1980: nieinwazyjna technika odwzorowania w trzech wymiarach tkanek miękkich (zawierających wodę - mięśnie, mózg, naczynia). A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 17
18 Przykład: przenośny tomograf rezonansu magnetycznego NMR mouse A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 18
19 Przykład: urządzenia medycyny nuklearnej Wprowadzanie substancji radioaktywnych do krwi, które gromadzą się w badanych narządach i emitują promieniowanie. Odwzorowanie procesów fizjologicznych. wykrywanie raka badanie przepływów ocena wydolności nerek inwazyjność PET (positron emission tomography), badanie metabolizmu (zmiany funkcjonalne są zapowiedzią zmian strukturalnych) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 19
20 Przykład: ultrasonografia Odbicie fal dźwiękowych od granic tkanek Obraz 2½W ( 3D ) serce jama brzuszna naczynia krwionośne płód nieinwazyjność niski koszt trudna interpretacja Zjawisko Dopplera A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 20
21 Urządzenia diagnostyki obrazowej w Internecie A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 21
22 Teoria i technologie diagnostyki obrazowej Fizjologia badanego organu Zjawisko fizyczne obrazowania Zastosowanie (diagnostyka, leczenie) Aparatura akwizycji obrazu (skaner) Przetwarzanie, analiza i modelowanie numeryczne Konieczność współpracy specjalistów różnych dyscyplin naukowych!! A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (1) 22
23 Obraz analogowy/obraz dyskretny Przetwarzanie i analiza obrazów technikami cyfrowymi daje możliwości nieosiągalne metodami analogowymi. Obrazy są bardzo dużymi zbiorami danych ( Panorama Racławicka ok. 1 TB, Słoneczniki ok. 600MB). Przetwarzanie obrazów wymaga szybkich komputerów (pierwsze prace w latach 50. XX wieku). Archiwizacja obrazów wymaga pamięci o dużej pojemności i krótkim czasie dostępu. Aby cyfrowa analiza była możliwa, obraz musi zostać przekształcony do postaci cyfrowej. A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 23
24 Obraz analogowy 2W (2D) O a = f ( x, y), x y y y 1 x x2, 1 2 Barwny Monochromatyczny f ( x, y) = ( IR, IG, IB) f(x,y) przyjmuje wartości rzeczywiste f ( x, = Y y) I Y 0,30I R + 0,59IG 0,11I B I = + ) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 24
25 Obraz dyskretny 2W (2D) O d = f d ( i, j), N x1 i N x2, N y1 j N y2 i = j = 0 j = 1 j = 2 j = 3 j = 4 x y piksel Obraz barwny f d ( i, j) = ( IR, IG, I B) f d (i,j) przyjmuje wartości rzeczywiste Obraz monochromatyczny f ( i, j) = I + d I Y Y = 0,30I R + 0,59IG 0,11I B ) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 25
26 Dyskretyzacja 700x x250 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 26
27 Dyskretyzacja 700x x63 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 27
28 Obraz cyfrowy 2W (2D) O c = f c( i, j), N x1 i N x2, N y1 j N y2 i = j = 0 j = 1 j = 2 j = 3 j = 4 x y piksel Obraz barwny f c( i, j) = ( I R, IG, I B) f c (i,j) przyjmuje wartości całkowite Obraz monochromatyczny f ( i, j) = I + c I Y Y = 0,30I R + 0,59IG 0,11I B ) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 28
29 Kwantyzacja (5 bitów/piksel) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 29
30 Kwantyzacja (2 bity/piksel) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 30
31 Kwantyzacja (1 bit/piksel) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 31
32 Obraz cyfrowy trójwymiarowy 3W (3D) O c = f c( i, j, k), N x1 i N x2, N y1 j N y2, N z1 k N z2 woksel i= x j=0 j=1 j=2 z j=3 k=0 y f c (i,j,k) przyjmuje wartości całkowite A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 32
33 Obraz 2½W (2½ D) Obraz 2W Obraz 2½W Rzuty aksonometryczne obrazu 2½W A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 33
34 Obraz 2½W (2½ D) Stereowizja Kamery aktywne (np. czas przelotu, ToF) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 34
35 Obraz 2½W - stereowizja Punkt w 3W (X,Y,Z) B (baza) y Obraz 1 Y x y Z (x Obraz 2 1,y 1 ) x x X = 1 f y = 1 f fb = f x 2 x 1 ( f Z) ( f Z ) prof. P. Strumiłło f długość ogniskowa (x 2,y 2 ) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 35
36 Obraz 2½W - stereowizja prof. P. Strumiłło A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 36
37 Wideo (2W+t, 3W+t) T obr t, czas A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 37
38 Obrazy typu MIP Projekcja największej (najmniejszej) intensywności mgr inż. M. Kociński A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (2) 38
39 Schemat blokowy systemu analizy obrazów Źródło promieniowania Badany obiekt Układ akwizycji obrazu Komputer Wyświetlacz Skaner A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 39
40 Promieniowanie elektromagnetyczne zakresy λ oraz f A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 40
41 Przykłady metod akwizycji obrazów Źródło energii Zewnętrzne Wewnętrzne Zewnętrzne i wewnętrzne Radiografia Metoda akwizycji Pobudzenie Promieniowanie rentgenowskie Mammografia J.w. J. w. Tomografia komputerowa J.w. J. w. Nośnik obrazowanej wielkości Promieniowanie rentgenowskie Ultrasonografia Fala akustyczna Fala akustyczna Obrazowanie optyczne Światło widzialne Światło widzialne Scyntygrafia, Promieniowanie gamma tomografia SPECT znacznika izotopowego Pozytonowa emisyjna Fotony gamma przy anihilacji tomografia komputerowa pozytonów z rozpadu (PET) znacznika izotopowego Termografia Zobrazowanie rezonansu magnetycznego (NMR, MRI) Mikroskopia fluorescencyjna Światło lasera Promieniowanie podczerwone Impuls promieniowania Promieniowanie radiowe radiowego lub pola magnetycznego Promieniowanie świetlne (fluorescencyjne) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 41
42 Statystyczny aspekt analizy obrazów Niepewność pomiaru à błędy Zmienność biologiczna (tkanki, organy, pacjenci, choroby, norma, patologia) Technika akwizycji obrazu (zdolność rozdzielcza, dyskretyzacja obrazu, projekcja obiektu, kwantowanie intensywności, zniekształcenia geometryczne, ruch pacjenta w trakcie pomiaru, zakłócenia szumowe detektora) Metody przetwarzania obrazu (parametry filtru przetwarzania wstępnego, próg binaryzacji, stopień kompresji obrazu) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 42
43 Ocena techniki akwizycji obrazów Tabela wyników testu diagnostycznego Osoba uznana za zdrową Osoba uznana za chorą Osoba zdrowa TN FP Osoba chora FN TP Przykład n = 300 osób, n1 = 100 osób chorych, n2 = 200 osób zdrowych C = 0,97, S = 0,88 TP = 97 osób, FN = 3 osoby TN = 176 osób FP = 24 osoby Analiza obrazu zawsze zawiera element losowy. TN: true negative, FP: false positive FN: false negative TP: true positive Czułość TP C =, TP + FN Specyficzność S TN = TN + FP A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 43
44 Projektowanie systemu diagnostycznego Czułość TP C =, TP + FN Specyficzność S = TN TN + FP Jak największa czułość (test występowania choroby jest dodatni gdy osoba jest naprawdę chora) Jak największa specyficzność (test nie daje wyniku dodatniego gdy osoba jest zdrowa) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 44
45 Projektowanie systemu diagnostycznego Własności obrazowanych obiektów (zjawiska fizjologiczne, statyka/ruch, gęstość materii, anatomia/funkcje) Zjawiska fizyczne formowania obrazu (źródło energii pobudzenia, sygnał mierzony) Własności aparatury (stosunek sygnału do szumu, liniowość i wydajność detektorów, artefakty) Metoda formowania obrazu (trajektoria skanowania, protokół sekwencji MRI, kompromis między rozdzielczością w czasie i przestrzeni, metoda rekonstrukcji) Metody przetwarzania i analizy obrazów Aplikacja (diagnoza, leczenie) Fizjologia Przetwarzanie, analiza, modelowanie Fizyka obrazowania Aparatura A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 45
46 Projektowanie systemu diagnostycznego Aplikacja (diagnoza, leczenie) Fizjologia Fizyka obrazowania Aparatura Optymalizacja techniki akwizycji i analizy obrazu jest bardzo złożona. Nie istnieje jedna uniwersalna metoda maksymalizacji czułości i specyficzności. Istnieją jednak pewne wspólne cechy systemu akwizycji obrazów (model pomocny w opisie własności i ocenie jakości systemu). Przetwarzanie, analiza, modelowanie A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 46
47 Model systemu akwizycji obrazów Układ formowania obrazu Obraz cyfrowy (2W, 2½W, 3W, wideo) Badany przedmiot A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 47
48 Układ formowania obrazów: cyfrowy aparat fotograficzny Źródło światła Płaszczyzna obrazu Obiektyw Powierzchnia przedmiotu A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 48
49 Korekcja zniekształceń geometrycznych Obraz skorygowany x = xˆ νˆ( x, y) y = yˆ ˆ( µ x, y) νˆ µˆ Obraz zniekształcony Gładkie funkcje (x,y) 1) Identyfikacja funkcji (x,y) oraz (x,y) na podstawie wzorca. 2) Przesunięcie każdego punktu obrazu do nowego położenia (z interpolacją jasności). A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 49
50 Korekcja zniekształceń geometrycznych Obraz zniekształcony Obraz skorygowany Różnica Przesunięcia obiektów wzorca ẑ Interpolacja jasności piksela po korekcji położenia (przykład) zˆ 4 = z1αβ + z2(1 α) β + z3(1 α)(1 β) + z α(1 β) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 50
51 Nieostrość obrazu v ( x, y) = f ( ξ, η) h( x ξ, y η) dξdη f (x,y) jasność sceny rzutowana na płaszczyznę obrazu analogowego v (x,y) jasność obrazu analogowego h (x,y) odpowiedź impulsowa układu akwizycji obrazu (funkcja rozmycia punktu ) Obraz ostry Obraz nieostry A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 51
52 Nieostrość obrazu: zdolność rozdzielcza u Soczewka Przedmiot Obraz Aberracje, dyspersja 1 f 1 = u 1 + w f długość ogniskowa w 2 1 x + y h G ( x, y) = exp( 2 2 2πσ 2σ A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 2 ) 52
53 Nieostrość obrazu: zdolność rozdzielcza u s Przedmiot r Obraz Przetwornik optoelektroniczny Soczewka w 2R Głębia ostrości R = Krs( ) f s u f długość ogniskowa h R ( x, y) = 1 πr 0, 2, x 2 x + 2 y + 2 y > 2 <= R 2 R 2 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 53
54 Nieostrość obrazu: zdolność rozdzielcza Głębia ostrości A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 54
55 Aparat cyfrowy: przetwornik optoelektroniczny Tradycyjna matryca światłoczuła MOS Matryca typu Foveon 25% R 50% G 25% B 100% R 100% G 100% B A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (3) 55
56 Cele i etapy analizy obrazów Pomiar parametrów sceny z wykorzystaniem segmentacji Pomiar parametrów sceny przez dopasowanie modelu Automatyczna interpretacja obrazu A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 56
57 Pomiar parametrów sceny z wykorzystaniem segmentacji Scena 3W Akwizycja obrazu Przetwarzanie wstępne Progowanie Postprocessing Segmentacja obrazu Ekstrakcja cech Parametry sceny 3W A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 57
58 Przykład: analiza przekrojów włókien nerwowych Akwizycja obrazu - preparat tkankowy, - oświetlenie, - mikroskop, - cyfrowy aparat fotograficzny, - identyfikacja zniekształceń geometrycznych, - kalibracja. A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 58
59 Przykład: analiza przekrojów włókien nerwowych Wstępne przetwarzanie - korekcja zniekształceń geometrycznych, - wyrównanie średniej jasności. Progowanie A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 59
60 Przykład: analiza przekrojów włókien nerwowych Postprocessing - usuwanie obszarów stykających się z brzegiem obrazu, - wypełnianie dziur, - wygładzanie konturów, - usuwanie obszarów zbyt małych. A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 60
61 Numer A [µm 2 ] P [µm] F x [µm] F y [µm] Przykład: analiza przekrojów włókien nerwowych Ekstrakcja cech - identyfikacja obiektów w obrazie, etykietowanie, - wyznaczanie linii brzegowej (konturu), - obliczanie parametrów geometrycznych (cech), - dopasowanie modeli. A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 61
62 Dopasowanie modelu: aktywny kontur (snake) s=s m -1 s=0 s=1 aktywny kontur punkt węzłowy v(s) analizowany obiekt dr P. Szczypiński S m [ E ( v( s) ) + E ( v( s) ) E ( v( s) )]ds ES = i e wewnętrzne naprężenia krzywej konturu - składowa oddziaływania obrazu, - składowa oddziaływań zewnętrznych, p A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 62
63 Dopasowanie modelu: deformowalna siatka 0,0 0,1 1,0 obiekt wzorcowy i,j-1 i,j i+1,j i,j+1 punkt węzłowy 0,0 obiekt, przedmiot analizy I m -1,J m -1 dr P. Szczypiński I m -1,J m -1 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 63
64 Dopasowanie siatki oraz aktywnego konturu dr P. Szczypiński A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 64
65 Model trójwymiarowy mięśnia sercowego do wizualizacji Ewolucja serca Przekroje MRI Przepływ krwi dr P. Makowski A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 65
66 Model trójwymiarowy mięśnia sercowego do wizualizacji Triangulacja przekrojów Holobench 3D visualization workstation Model siatkowy 3W dr P. Makowski Zrekonstruowane serce A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 66
67 Model trójwymiarowy mięśnia sercowego do wizualizacji dr P. Makowski A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 67
68 Automatyczna interpretacja obrazu Scena 3W Akwizycja obrazu Przetwarzanie wstępne rozumienie obrazów (ang. image understanding) widzenie komuterowe (ang. computer vision) Segmentacja Ekstrakcja cech Dopasowanie modelu Opis sceny 3W Rozpoznawanie obrazów metody nadzorowane (ang. supervised) metody nienadzorowane (ang. unsupervised) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 68
69 Przykład: automatyczna segmentacja tekstury obrazu Mozaika Obraz po segmentacji A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 69
70 Rozpoznawanie obrazów Trawa, klasa ω 1 Kora, klasa ω 2 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 70
71 Rozpoznawanie obrazów Trawa, klasa ω 1 Kora, klasa ω 2 próbka Cechy próbek y1=s(2,0)sumentrp y2=s(1,1)sumentrp 64 wektory cech: 32 klasy ω klasy ω 2 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 71
72 Rozpoznawanie obrazów D(Y) 64 punkty w przestrzeni cech: 32 klasy ω klasy ω 2 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 72
73 Rozpoznawanie obrazów (ang. pattern recognition) Obraz (wzorzec, ang. pattern): Y ω ω Ω, Ω={ω 1, ω 2,, ω K } Wektor cech (obserwacji) Indykator klasy Zbiór K klas [y 1, y 2,...y p ] 1 ω 1 [y 1, y 2,...y p ] 2 ω 1 [y 1, y 2,...y p ] N/2+1 ω 2 [y 1, y 2,...y p ] N/2+2 ω 2 [y 1, y 2,...y p ] N/2 ω 1 [y 1, y 2,...y p ] N ω 2 ω 1 ω 2 Klasyfikator ω k A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 73
74 Rozpoznawanie obrazów Funkcje dyskryminacyjne: D k (Y), k=1,2,,k Jeśli Y~ω j, to D j ( Y) > D ( Y), k = 1,2,..., K k j k Granica między klasami ω j oraz ω k : D j (Y)-D k (Y) = 0 (hiperpowierzchnia) Przykład: D(Y)=D 1 (Y)-D 2 (Y) = 0 (prosta) D(Y) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 74
75 Nadzorowane uczenie klasyfikatora Dostrajanie wag - zbiór uczący - przeuczenie - zbiór testowy Obserwacja Y Klasyfikator Algorytm uczenia ω j Przewidywana klasa Znana klasa ω j Obliczanie błędu Przykład: Klasyfikator liniowy p Dk ( Y) = wk 0 + wki yi, k = 1,2,..., K i= 1 A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (4) 75
76 Modelowanie, analiza i wizualizacja naczyń krwionośnych Segmentacja, modelowanie 3W MRI (MIP) Model wektorowy Symulacja przepływu krwi, rozpływu leków, Marek Kocinski A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 76
77 Modelowanie, analiza i wizualizacja naczyń krwionośnych Obraz MRA SWI (żyły) Obraz MRA ToF (tętnice) Andreas Deistung, Juergen Reichenbach A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 77
78 Modelowanie, analiza i wizualizacja naczyń krwionośnych Zatkane naczynia Obszar dotknięty skutkami udaru mózgu Andreas Deistung, Juergen Reichenbach A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 78
79 Parametry drzew naczyń krwionośnych Keener, Snyder, Mathematical Physiology II: System Physiology, Springer 2009 Naczynie krwionośne D [mm] A [cm 2 ] P [mm Hg] v [cm/s] Aorta 25 2, Małe tętnice Tętniczki 0, Naczynia włosowate 0, ,03 Żyłki 0, ,5 Małe żyły Żyły główne A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 79
80 Analiza grubych naczyń: modelowanie A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 80
81 Modelowanie naczyń krwionośnych ToF, arterie SWI, żyły MRI (przekroje) Time-of-Flight (ToF) MRA 1.5T, voxel size: 0.43x0.43x0.7mm 3 Susceptibility Weighted MRI (SWI) 3T, voxel size: 0.57x0.57x1.25 mm 3 Funkcja unaczynnienia (przekroje) Funkcja unaczynnienia (MIP) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 81
82 Modelowanie i wizualizacja naczyń krwionośnych ToF, arterie SWI, żyły Etapy przetwarzania: 1) funkcja unaczynnienia, 2) progowanie, 3) segmentacja, 4) rekonstrukcja powierzchni, 5) wizualizacja A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 82
83 Wizualizacja Modelowanie obiektów 3W Aranżacja sceny Modelowanie światła, kolorów i cieni Wyświetlanie obrazu A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 83
84 Walidacja Fantom numeryczny Fizyczne obiekty testowe Przekrój MRI ø 1mm ø 2mm A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 84
85 Analiza cieńszych naczyń: tekstura A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 85
86 Analiza cieńszych naczyń: tekstura 4 klasy lepkości krwi (1,0 cp; 3,6 cp; 5 cp; 10 cp) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 86
87 Analiza cieńszych naczyń: tekstura crittercity/newest%20backgrounds/ white_rat_big.gif 6 klas tkanek nowotworowych (mikroskop konfokalny) Maria Cheknya, Arvid Lundervold, Marek Kociński A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 87
88 Analiza naczyń włosowatych: modele przedziałowe Arvid Lundervold: Blood perfusion First-pass bolus tracking with gadolinium (Gd) tracer (MRI) From Tofts (ed), Chap. 11, 2003 Mikrocyrkulacja Gyenge et al., AJP Heart, 1999) BOLUS injection Vessel Membrane Tissue Marek Kociński A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 88
89 Podsumowanie Istnieje wiele różnych modalności zobrazowania wewnętrznych organów człowieka. Technika rezonansu magnetycznego jest rewolucyjną nieinwazyjną metodą obrazowania. Przetwarzanie i analiza obrazów wspierają diagnozę medyczną danymi ilościowymi. Komputerowa analiza obrazów może się przyczynić do wzrostu obiektywności i dokładności badań medycznych. A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 89
90 Prognoza Zwiększona rozdzielczość, redukcja szumów, nowe techniki (np. funkcjonalne badania RM). Cyfrowa transmisja i przechowywanie obrazów. Większe wykorzystanie technik rzeczywistości wirtualnych (np. w chirurgii, szkolnictwie). Większe znaczenie metod ilościowych dokładność, powtarzalność, obiektywność. Szybsza diagnoza (wydajniejsze komputery, programowanie obiektowe, sztuczna inteligencja) Szerokie wykorzystanie sieci komputerowych w telemedycynie (Internet przewodowy i radiowy, kompresja obrazów) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 90
91 Literatura R.A. Gonzalez, R.E. Woods, Digital Image Processing. Second Edition. Prentice Hall R.A. Gonzalez, R.E. Woods, S.L. Eddins, Digital Image Processing Using Matlab. Prentice Hall J.S. Suri, S.K. Setarehdan, S. Singh (Eds.) Advanced Algorithmic Approaches to Medical Image Segmentation. State-of-the-Art Applications in Cardiology, Neurology, Mammography and Pathology. Springer M. Hajek, M. Dezortova, A. Materka, R. Lerski (Eds.), Texture Analysis for Magnetic Resonance Imaging, COST B21, Med4Publishing, Prague, J.K. Udupa, G.T. Herman, 3D Imaging in Medicine. CRC Press R.O. Duda, P.E. Hart, D.G. Stork, Pattern Classification. Second Edition. Wiley A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 91
92 Niekomercyjne programy komputerowe (ponad 100 formatów). (ImageJ - Image Processing and Analysis in Java). (JIU The Java Imaging Utilities An image processing library). (Osisris - medical image processing and analysis program). (MRIcro medical image viewer). (MaZda - texture analysis, segmentation and classification package) (medical image segmentation, registration and visualization package) A. Materka, Wstęp do komputerowej analizy obrazów (6) 92
Analiza obrazów 3D naczyń krwionośnych
Andrzej Materka Analiza obrazów 3D naczyń krwionośnych 90-924 Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel. 042 636 0065 www.eletel.p.lodz.pl, ie@p.lodz.pl Diagnostyka naczyń krwionośnych mózgu ZwęŜone naczynie
Bardziej szczegółowoElektronika medyczna i przetwarzanie sygnałów biomedycznych
Andrzej Materka Elektronika medyczna i przetwarzanie sygnałów biomedycznych Obszary badań i przykłady projektów 2009 90-924 Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel. 042 636 0065 www.eletel.p.lodz.pl,
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie i analiza obrazów biomedycznych
Michał Strzelecki Przetwarzanie i analiza obrazów biomedycznych 90-924 Łódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel. 042 636 0065 www.eletel.p.lodz.pl, ie@p.lodz.pl Schemat systemu diagnostyki obrazowej 2
Bardziej szczegółowoMichał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (1)
Michał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (1) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna
Bardziej szczegółowoMichał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (3)
Michał Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (3) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna
Bardziej szczegółowoMicha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2)
Micha Strzelecki Metody przetwarzania i analizy obrazów biomedycznych (2) Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie Innowacyjna
Bardziej szczegółowoPattern Classification
Pattern Classification All materials in these slides were taken from Pattern Classification (2nd ed) by R. O. Duda, P. E. Hart and D. G. Stork, John Wiley & Sons, 2000 with the permission of the authors
Bardziej szczegółowoSystemy elektroniczne dla ochrony zdrowia i wspomagania osób o ograniczonej sprawności
Andrzej Materka, Pawe Strumi o, Micha Strzelecki Systemy elektroniczne dla ochrony zdrowia i wspomagania osób o ograniczonej sprawności 90-924 ódź, ul. Wólczańska 211/215, bud. B9 tel. 042 636 0065 www.eletel.p.lodz.pl,
Bardziej szczegółowo9. Praktyczna ocena jakości klasyfikacji
Algorytmy rozpoznawania obrazów 9. Praktyczna ocena jakości klasyfikacji dr inż. Urszula Libal Politechnika Wrocławska 2015 1 1. Zbiór uczacy i zbiór testowy 1. Zbiór uczacy służy do konstrukcji (treningu)
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przegląd z uwzględnieniem obrazowej bazy danych Tatiana Jaworska Jaworska@ibspan.waw.pl www.ibspan.waw.pl/~jaworska Umiejscowienie przetwarzania obrazu Plan prezentacji Pojęcia podstawowe
Bardziej szczegółowoPaździernik 2013 Grupa Voxel
Październik 2013 Grupa Voxel GRUPA VOXEL Usługi medyczne Produkcja Usługi komplementarne ie mózgowia - traktografia DTI RTG TK (CT) od 1 do 60 obrazów/badanie do1500 obrazów/badanie TELE PACS Stacje diagnostyczne
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł kierunkowy ogólny Rodzaj zajęć: wykład, laboratorium TECHNIKI OBRAZOWANIA MEDYCZNEGO Medical Imaging Techniques Forma
Bardziej szczegółowoPrzetwarzanie obrazu
Przetwarzanie obrazu Przegląd z uwzględnieniem obrazowej bazy danych Tatiana Jaworska Jaworska@ibspan.waw.pl www.ibspan.waw.pl/~jaworska Umiejscowienie przetwarzania obrazu Plan prezentacji Pojęcia podstawowe
Bardziej szczegółowoRejestracja obrazu. Budowa kamery
Rejestracja obrazu. Budowa kamery Wykorzystane materiały: A. Przelaskowski, Techniki Multimedialne, skrypt, Warszawa, 2011 E. Rafajłowicz, W. Rafajłowicz, Wstęp do przetwarzania obrazów przemysłowych,
Bardziej szczegółowoMetody obrazowania wmedycynie
Multimedialne Systemy Medyczne Metody obrazowania wmedycynie Karol Lisowski Daniel Damps Trochę historii Pierwsze prześwietlenie RTG - 1896 Pneumoencefalografia - 1919 USG (pierwsze doświadczenia diagnostyczne)
Bardziej szczegółowoPYTANIA EGZAMINACYJNE EGZAMIN MAGISTERSKI kursy wspólne, optyka biomedyczna, elektronika medyczna. Iwona Hołowacz OBM, EBM.
PYTANIA EGZAMINACYJNE EGZAMIN MAGISTERSKI 2019 kursy wspólne, optyka biomedyczna, elektronika medyczna L.p. Przedmiot Forma Semestr Prowadzący Specjalność Pytania 1. Telediagnostyka i telemedycyna P, W
Bardziej szczegółowoWspółczesne metody obrazowania w medycynie nuklearnej
Współczesne metody obrazowania w medycynie nuklearnej prof. Jacek Kuśmierek Zakład Medycyny Nuklearnej Uniwersytetu Medycznego w Łodzi Kamera Scyntylacyjna 2013r. 1958r. Kamery scyntylacyjne SPECT (2 głowice)
Bardziej szczegółowoPROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY
PROGRAM NAUCZANIA PRZEDMIOTU FAKULTATYWNEGO NA WYDZIALE LEKARSKIM I ROK AKADEMICKI 2014/2015 PRZEWODNIK DYDAKTYCZNY 1. NAZWA PRZEDMIOTU : ANALIZA I PRZETWARZANIE OBRAZÓW MEDYCZNYCH 2. NAZWA JEDNOSTKI (jednostek
Bardziej szczegółowoPolitechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2013/2014
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Mechaniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/2014 Kierunek studiów: Inżynieria Biomedyczna Forma
Bardziej szczegółowoSztuczna Inteligencja w medycynie projekt (instrukcja) Bożena Kostek
Sztuczna Inteligencja w medycynie projekt (instrukcja) Bożena Kostek Cel projektu Celem projektu jest przygotowanie systemu wnioskowania, wykorzystującego wybrane algorytmy sztucznej inteligencji; Nabycie
Bardziej szczegółowoDziewięć dziesiątych w obliczu mechatronizacji techniki
Dziewięć dziesiątych w obliczu mechatronizacji techniki PRELEGENT: dr inż. Krzysztof Smółka krzysztof.smolka@p.lodz.pl Instytut Mechatroniki i Systemów Informatycznych WEEIA, Politechnika Łódzka PLAN PREZENTACJI
Bardziej szczegółowoCyfrowe Przetwarzanie Obrazów. Karol Czapnik
Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów Karol Czapnik Podstawowe zastosowania (1) automatyka laboratoria badawcze medycyna kryminalistyka metrologia geodezja i kartografia 2/21 Podstawowe zastosowania (2) komunikacja
Bardziej szczegółowoPYTANIA EGZAMINACYJNE EGZAMIN MAGISTERSKI kursy wspólne, optyka biomedyczna, elektronika medyczna. Iwona Hołowacz OBM, EBM.
PYTANIA EGZAMINACYJNE EGZAMIN MAGISTERSKI 2018 kursy wspólne, optyka biomedyczna, elektronika medyczna L.p. Przedmiot Forma Semestr Prowadzący Specjalność Pytania 1. Telediagnostyka i telemedycyna P, W
Bardziej szczegółowoObrazowanie MRI Skopia rtg Scyntygrafia PET
Wyzwania wynikające z rozwoju metod obrazowania Technika i technologia Konferencja w ramach projektu Wykorzystywanie nowych metod i narzędzi w kształceniu studentów UMB w zakresie ochrony radiologicznej
Bardziej szczegółowoefekty kształcenia dla kierunku Elektronika studia stacjonarne drugiego stopnia, profil ogólnoakademicki
Opis efektów dla kierunku Elektronika Studia stacjonarne drugiego stopnia, profil ogólnoakademicki Objaśnienie oznaczeń: K kierunkowe efekty W kategoria wiedzy U kategoria umiejętności K (po podkreślniku)
Bardziej szczegółowoElektrofizjologiczne podstawy lokalizacji ogniska padaczkowego. Piotr Walerjan
Elektrofizjologiczne podstawy lokalizacji ogniska padaczkowego Piotr Walerjan Elektrofizjologia w padaczce Dlaczego stosujemy metody elektrofizjologiczne w diagnostyce padaczki? Ognisko padaczkowe Lokalizacja
Bardziej szczegółowoBiofizyczne podstawy diagnostyki medycznej
Biofizyczne podstawy diagnostyki medycznej 1. Metryczka Nazwa Wydziału: Program kształcenia Wydział Farmaceutyczny z Oddziałem Medycyny Laboratoryjnej Analityka Medyczna, jednolite studia magisterskie,
Bardziej szczegółowoWizja maszynowa w robotyce i automatyzacji Kod przedmiotu
Wizja maszynowa w robotyce i automatyzacji - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Wizja maszynowa w robotyce i automatyzacji Kod przedmiotu 11.9-WE-AiRD-WMwRiA Wydział Kierunek Wydział Informatyki,
Bardziej szczegółowoprof. Paweł Strumiłło dr hab. Michał Strzelecki tel , p. 216, godz. przyj: poniedziałek 12-13, wtorek 15-16
prof. Paweł Strumiłło dr hab. Michał Strzelecki tel. 631 26 31, p. 216, mstrzel@p.lodz.pl godz. przyj: poniedziałek 12-13, wtorek 15-16 Strumillo, Strzelecki Literatura: 1. Notatki i materiały wykładowe
Bardziej szczegółowoPytania na egzamin magisterski Kursy kierunkowe
Pytania na egzamin magisterski Kursy kierunkowe Nr pyta nia Kod kursu Nazwa kursu Kurs: kierunkowy /specjalnośc iowy Semestr studiów I, II stopień Prowadzący Pytanie 1. MDP2900W, kierunkowy 1 semestr,
Bardziej szczegółowoSkanery 3D firmy Z Corporation. 2009 Z Corporation
2009 Z Corporation Zasada działania Przylegające do powierzchni markery nakładane są w sposób losowy Kamery CCD śledzą punkty referencyjne i za pomocą triangulacji (rozłożenia powierzchni na zbiór trójkątów)
Bardziej szczegółowolek. wet. Joanna Głodek Katedra Chirurgii i Rentgenologii z Kliniką Wydział Medycyny Weterynaryjnej Uniwersytet Warmińsko Mazurski w Olsztynie
lek. wet. Joanna Głodek Katedra Chirurgii i Rentgenologii z Kliniką Wydział Medycyny Weterynaryjnej Uniwersytet Warmińsko Mazurski w Olsztynie W medycynie ludzkiej rezonans magnetyczny (RM) jest jedną
Bardziej szczegółowoGRUPA VOXEL. FDG SteriPET. Systemy RIS/PACS/HIS. Diagnostyka obrazowa 14 pracowni TK 15 pracowni MR TELE PACS WEB RIS HIS. Systemy zewnętrzne
Czerwiec 2013 GRUPA VOXEL Usługi medyczne e mózgowia - traktografia DTI Produkcja Usługi komplementarne RTG TK (CT) od 1 do 60 obrazów/badanie do1500 obrazów/badanie TELE PACS Stacje diagnostyczne WEB
Bardziej szczegółowoŚWIADCZENIA TOMOGRAFII KOMPUTEROWEJ. Kod. Lp. ICD TK głowy bez środka kontrastującego 1. Personel:
ZALECENIA POLSKIEGO LEKARSKIEGO TOWARZYSTWA RADIOLOGICZNEGO DOTYCZĄCE MIMINAMLNYCH WYMAGAŃ DLA PRACOWNI TOMOGRAFII KOMUPTEROWEJ (TK) I REZONANSU MAGNETYCZNEGO (MR) DO WYKONYWANIA POSZCZEGÓLNYCH TYPÓW BADAŃ
Bardziej szczegółowoPraktyczne aspekty ultrasonografii jamy brzusznej u małych zwierząt
Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie, Polska Wydział Medycyny Weterynaryjnej Pracownia Radiologii i Ultrasonografii Praktyczne aspekty ultrasonografii jamy brzusznej u małych zwierząt Piotr Dębiak Ultrasound
Bardziej szczegółowoS YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) I nforma cje ogólne. Wydział Lekarsko-Dentystyczny (WL-D) rok 2, semestr III
S YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) I nforma cje ogólne Nazwa modułu Rodzaj modułu/przedmiotu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów Forma studiów Rok, semestr studiów np. rok 1, semestr
Bardziej szczegółowoElektrofizjologiczne podstawy lokalizacji ogniska padaczkowego. Piotr Walerjan PWSIM MEDISOFT
Elektrofizjologiczne podstawy lokalizacji ogniska padaczkowego Piotr Walerjan PWSIM MEDISOFT Elektrofizjologia w padaczce Dlaczego stosujemy metody elektrofizjologiczne w diagnostyce padaczki? Ognisko
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 2 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Bardziej szczegółowoe-pionier KARTA PROBLEMU SPOŁECZNO-GOSPODARCZEGO
e-pionier KARTA PROBLEMU SPOŁECZNO-GOSPODARCZEGO I. Metryka problemu 1. Tytuł Brak narzędzia do tworzenia modeli wirtualnych 3D człowieka na bazie TK/ MRI do potrzeb wykorzystania w codziennej praktyce
Bardziej szczegółowoProf. Stanisław Jankowski
Prof. Stanisław Jankowski Zakład Sztucznej Inteligencji Zespół Statystycznych Systemów Uczących się p. 228 sjank@ise.pw.edu.pl Zakres badań: Sztuczne sieci neuronowe Maszyny wektorów nośnych SVM Maszyny
Bardziej szczegółowoRelacja: III Seminarium Naukowe Tomografia procesowa aplikacje, systemy pomiarowe i algorytmy numeryczne
Relacja: III Seminarium Naukowe Tomografia procesowa aplikacje, systemy pomiarowe i algorytmy numeryczne W dniu 10.04.2015 odbyło się III Seminarium Naukowe Tomografia procesowa aplikacje, systemy pomiarowe
Bardziej szczegółowoWymiana i Składowanie Danych Multimedialnych Mateusz Moderhak, EA 106, Pon. 11:15-12:00, śr.
Wymiana i Składowanie Danych Multimedialnych 2019 Mateusz Moderhak, matmod@biomed.eti.pg.gda.pl, EA 106, Pon. 11:15-12:00, śr. 12:15-13:00 Zaliczenie: 60% wykład, 40% laboratorium Zerówka w formie dwóch
Bardziej szczegółowoWidzenie komputerowe (computer vision)
Widzenie komputerowe (computer vision) dr inż. Marcin Wilczewski 2018/2019 Organizacja zajęć Tematyka wykładu Cele Python jako narzędzie uczenia maszynowego i widzenia komputerowego. Binaryzacja i segmentacja
Bardziej szczegółowo1 2 3 4 5 6 badania medycyny nuklearnej Personel: (w przypadku badań okreslonych w zał 2 VI lp.1-26)
WYMAGANIA DOTYCZĄCE REALIZACJI AMBULATORYJNYCH ŚWIADCZEŃ DIAGNOSTYCZNYCH KOSZTOCHŁONNYCH (ASDK) lp. Kod zakresu świadczeń Zakres ambulatoryjnych świadczeń diagnostycznych kosztochłonnych Warunki realizacji
Bardziej szczegółowoAkwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych
Akwizycja i przetwarzanie sygnałów cyfrowych Instytut Teleinformatyki ITI PK Kraków 21 luty 2011 Rewolucja cyfrowa i jej skutki Rewolucja cyfrowa - dane cyfrowe: podstawowy rodzaj informacji multimedialnych,
Bardziej szczegółowoMetody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.
Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia Mgr inż. Dorota Smorawa Plan prezentacji 1. Wprowadzenie do zagadnienia 2. Opis urządzeń badawczych
Bardziej szczegółowoAkwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne
Akwizycja obrazów. Zagadnienia wstępne Wykorzystane materiały: R. Tadeusiewicz, P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wyd. FPT, Kraków, 1997 A. Przelaskowski, Techniki Multimedialne,
Bardziej szczegółowoZestaw ćwiczeń laboratoryjnych z Biofizyki dla kierunku Elektroradiologia w roku akademickim 2016/2017.
Zestaw ćwiczeń laboratoryjnych z Biofizyki dla kierunku Elektroradiologia w roku akademickim 2016/2017. w1. Platforma elearningowa stosowana na kursie. w2. Metodyka eksperymentu fizycznego - rachunek błędów.
Bardziej szczegółowoSystemy pomiarowo-diagnostyczne. Metody uczenia maszynowego wykład III 2016/2017
Systemy pomiarowo-diagnostyczne Metody uczenia maszynowego wykład III bogumil.konopka@pwr.edu.pl 2016/2017 Wykład III - plan Regresja logistyczna Ocena skuteczności klasyfikacji Macierze pomyłek Krzywe
Bardziej szczegółowoPLAN STUDIÓW. efekty kształcenia
WYDZIAŁ: KIERUNEK: poziom kształcenia: profil: forma studiów: Lp. O/F Semestr 1 kod modułu/ przedmiotu* 1 O PG_00008512 CHEMIA 2 O PG_00019346 PODSTAWY MATEMATYKI 3 O PG_00008606 PODSTAWY PROGRAMOWANIA
Bardziej szczegółowoCo to jest termografia?
Co to jest termografia? Słowo Termografia Pochodzi od dwóch słów "termo" czyli ciepło i "grafia" rysować, opisywać więc termografia to opisywanie przy pomocy temperatury zmian zachodzących w naszym organiźmie
Bardziej szczegółowoTECHNIK ELEKTRORADIOLOG
Absolwent kierunku technik elektroradiolog będzie przygotowany do wykonywania następujących zadań zawodowych: przygotowywania pacjenta do badań diagnostycznych i zabiegów w zakresie diagnostyki obrazowej,
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. W5/1;W16/1 W5 Zna podstawowe metody przetwarzania wstępnego EP WM K_W9/3; obrazów barwnych.
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: PRZETWARZANIE OBRAZÓW CYFROWYCH 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2012/2013 4. Forma kształcenia: studia pierwszego stopnia 5. Forma
Bardziej szczegółowoZagadnienia: 1. Partnerzy projektu 2. Badania obrazowe serca 3. Cele 4. Techniki obrazowe serca stosowane w Projekcie 5. Rezultaty
Zagadnienia: 1. Partnerzy projektu 2. Badania obrazowe serca 3. Cele 4. Techniki obrazowe serca stosowane w Projekcie 5. Rezultaty 1. Partnerzy projektu Krakowski Szpital Specjalistyczny im. Jana Pawła
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy obrazów medycznych. gr00by@mat.umk.pl Łukasz Trzciałkowski 1
Wprowadzenie do analizy obrazów medycznych gr00by@mat.umk.pl Łukasz Trzciałkowski 1 Wstęp Promienie X stanowiły jedyną metodę obrazowania medycznego na początku ubiegłego wieku. Była to metoda płaskiego
Bardziej szczegółowoWSTĘP. Skaner PET-CT GE Discovery IQ uruchomiony we Wrocławiu w 2015 roku.
WSTĘP Technika PET, obok MRI, jest jedną z najbardziej dynamicznie rozwijających się metod obrazowych w medycynie. Przełomowymi wydarzeniami w rozwoju PET było wprowadzenie wielorzędowych gamma kamer,
Bardziej szczegółowoOpis modułu kształcenia / przedmiotu (sylabus)
Opis modułu kształcenia / przedmiotu (sylabus) Rok akademicki: 2016/2017 Grupa przedmiotów: podstawowe Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : Tłumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów
Bardziej szczegółowo60 60 Egzamin / zaliczenie na ocenę* 1 1,5
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI Zał. nr 4 do ZW /01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ELEKTRONICZNA APARATURA MEDYCZNA Nazwa w języku angielskim ELECTROMEDICAL INSTRUMENTATION Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoPraktyka z diagnostycznych metod nieradiacyjnych
Instytut Matki i Dziecka Beata Brzozowska 2 marca 2012 Plan wykładu Informacje o Instytucie 1 Informacje o Instytucie Słów kilka o historii Struktura i zadania Instytutu Zakład Diagnostyki Obrazowej 2
Bardziej szczegółowoDzięki powyższej inwestycji Medica Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością została doposażona w najnowocześniejszy sprzęt diagnostyczny:
Dzięki powyższej inwestycji Medica Spółka z ograniczoną odpowiedzialnością została doposażona w najnowocześniejszy sprzęt diagnostyczny: Aparat ultrasonograficzny VOLUSON E8 GE to jeden z najnowocześniejszych
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2014/2015 Kod: JFM s Punkty ECTS: 2. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -
Nazwa modułu: Podstawy radiofarmakologii i medycyny nuklearnej Rok akademicki: 2014/2015 Kod: JFM-1-601-s Punkty ECTS: 2 Wydział: Fizyki i Informatyki Stosowanej Kierunek: Fizyka Medyczna Specjalność:
Bardziej szczegółowoRodzaje badań obrazowych i ich podstawy teoretyczne. Podstawy fizyczne diagnostyki obrazowej. Rentgenodiagnostyka. dr n. med.
Rodzaje badań obrazowych i ich podstawy teoretyczne dr n. med. Jolanta Meller Podstawy fizyczne diagnostyki obrazowej Rentgenodiagnostyka Ultrasonografia Rezonans magnetyczny Scyntygrafia Rentgenodiagnostyka
Bardziej szczegółowoMobilne Aplikacje Multimedialne
Mobilne Aplikacje Multimedialne Technologie rozszerzonej rzeczywistości Krzysztof Bruniecki Rozszerzona rzeczywistość W odróżnieniu od rzeczywistości wirtualnej użytkownik NIE jest całkowicie zanurzony
Bardziej szczegółowoKomputerowa analiza obrazów z endoskopu bezprzewodowego dla diagnostyki medycznej
Komputerowa analiza obrazów z endoskopu bezprzewodowego dla diagnostyki medycznej Piotr M. Szczypiński Kolokwium habilitacyjne 16 kwietnia 01 Endoskopia bezprzewodowa Kapsułka typu SB Źródło: GivenImaging
Bardziej szczegółowoZestaw ćwiczeń laboratoryjnych z Biofizyki dla kierunku elektroradiologia w roku akademickim 2017/2018.
Zestaw ćwiczeń laboratoryjnych z Biofizyki dla kierunku elektroradiologia w roku akademickim 2017/2018. w1. Platforma elearningowa stosowana na kursie. w2. Metodyka eksperymentu fizycznego - rachunek błędów.
Bardziej szczegółowoWeryfikacja systemu TK dla potrzeb radioterapii. Dr inż. Dominika Oborska-Kumaszyńska The Royal Wolverhampton NHS Trust MPCE Department
Weryfikacja systemu TK dla potrzeb radioterapii Dr inż. Dominika Oborska-Kumaszyńska The Royal Wolverhampton NHS Trust MPCE Department Symulator TK Transopzycja geometrii Testy dla TK Mechaniczne dopasowanie
Bardziej szczegółowoRelacja zakresu nauk humanistyczno-społecznych z Krajową Inteligentną Specjalizacją
Relacja zakresu nauk humanistyczno-społecznych z Krajową Inteligentną Specjalizacją Inteligentne uczenie się Moduł nr 1 Inteligentne szkolnictwo wyższe dla inteligentnej gospodarki i jej kadr Inteligentne
Bardziej szczegółowoVII. ŚWIADCZENIA MEDYCYNY NUKLEARNEJ. LP. Nazwa świadczenia gwarantowanego Warunki realizacji świadczeń
VII. ŚWIADCZENIA MEDYCYNY NUKLEARNEJ LP. Nazwa świadczenia gwarantowanego Warunki realizacji świadczeń 1. Scyntygrafia i radioizotopowe badanie czynnościowe tarczycy 1) gamma kamera planarna lub scyntygraf;
Bardziej szczegółowoProblematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne
Problematyka budowy skanera 3D doświadczenia własne dr inż. Ireneusz Wróbel ATH Bielsko-Biała, Evatronix S.A. iwrobel@ath.bielsko.pl mgr inż. Paweł Harężlak mgr inż. Michał Bogusz Evatronix S.A. Plan wykładu
Bardziej szczegółowoCyfrowe przetwarzanie obrazów i sygnałów Wykład 12 AiR III
1 Niniejszy dokument zawiera materiały do wykładu z przedmiotu Cyfrowe Przetwarzanie Obrazów i Sygnałów. Jest on udostępniony pod warunkiem wykorzystania wyłącznie do własnych, prywatnych potrzeb i może
Bardziej szczegółowoABC tomografii komputerowej
ABC tomografii komputerowej Tomografia (od gr.: tome cięcie i grafein pisanie) metoda pozwalająca na uzyskiwanie obrazów przekrojów badanej okolicy ciała. Określenie o szerokim znaczeniu, najczęściej kojarzone
Bardziej szczegółowoPlan studiów na kierunku inżynieria biomedyczna studia stacjonarne WL CM UMK obowiązujący studentów rozpoczynających naukę w roku akad.
Plan studiów na kierunku inżynieria biomedyczna studia stacjonarne WL CM UMK obowiązujący studentów rozpoczynających naukę w roku akad. 2018/2019 I rok, semestr 1 (Z) *PHW Technologia informacyjna wykł.
Bardziej szczegółowoInformatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa
Informatyka w medycynie Punkt widzenia kardiologa Lech Poloński Mariusz Gąsior Informatyka medyczna Dział informatyki zajmujący się jej zastosowaniem w ochronie zdrowia (medycynie) Stymulacja rozwoju informatyki
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIA DO PRZYGOTOWANIA DO ĆWICZEŃ Z BIOFIZYKI DLA STUDENTÓW I ROKU WYDZIAŁU LEKARKIEGO W SEMESTRZE LETNIM 2011/2012 ROKU.
ZAGADNIENIA DO PRZYGOTOWANIA DO ĆWICZEŃ Z BIOFIZYKI DLA STUDENTÓW I ROKU WYDZIAŁU LEKARKIEGO W SEMESTRZE LETNIM 2011/2012 ROKU. B1 CIŚNIENIE JAKO WIELKOŚĆ BIOFIZYCZNA, CIŚNIENIE A FUNKCJE PODSTAWOWYCH
Bardziej szczegółowo15 tyg. 15 tyg. w tym laborat. ECTS. laborat. semin. semin. ćwicz. ćwicz. wykł. ECTS. w tym laborat. 15 tyg. ECTS. laborat. semin. semin. ćwicz.
Lp. Nazwa modułu Kod modułu E/Z I Treści podstawowe P 01 Matematyka 1 01 101P01 E 60 30 30 0 0 6 30 30 6 02 Matematyka 2 01 201P02 E 60 30 30 0 0 6 30 30 6 03 Fizyka z elementami biofizyki 02 102P03 E
Bardziej szczegółowoPROGRAM STAŻU SZKOLENIOWEGO DLA NAUCZYCIELI W ZAWODZIE TECHNIK ELEKTRORADIOLOG
PROGRAM STAŻU SZKOLENIOWEGO DLA NAUCZYCIELI W ZAWODZIE TECHNIK ELEKTRORADIOLOG Symbol cyfrowy [19] Spis treści Wprowadzenie I. Założenia programowo-organizacyjne stażu. 1. Charakterystyka zawodu - elektroradiolog..
Bardziej szczegółowoWg W. Duch Jak działa mózg. UMK Toruń notatki z wprowadzenia do kognitywistyki. Dostępne na str. www.fizyka.umk.pl/~duch/wyklady/
Analiza urazów powypadkowych. JuŜ Egipski papirus sprzed 3500 lat wymienia 28 uszkodzeń, dokonywano wtedy trepanacji czaszki by wyciąć guzy. Arystoteles uznał serce za siedlisko uczuć i rozumu. W -3 w.
Bardziej szczegółowoZdalne monitorowanie stanu pacjenta. Michał Ciesielski Orest Hrycyna
Zdalne monitorowanie stanu pacjenta Michał Ciesielski Orest Hrycyna Plan prezentacji 1. Telemedycyna 2. Ogólna koncepcja 3. Standardy wymiany danych 4. Przegląd systemów 5. Podsumowanie 2 Telemedycyna
Bardziej szczegółowoCYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW
POLITECHNIKA RZESZOWSKA im. I. Łukasiewicza WYDZIAŁ ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Katedra Metrologii i Systemów Diagnostycznych CYFROWE PRZETWARZANIE SYGNAŁÓW Analiza korelacyjna sygnałów dr hab. inż.
Bardziej szczegółowoOD ROZPOZNANIA DO NAPROMIENIANIA. Edyta Dąbrowska
OD ROZPOZNANIA DO NAPROMIENIANIA Edyta Dąbrowska METODY LECZENIA NOWOTWORÓW - chirurgia - chemioterapia - radioterapia CEL RADIOTERAPII dostarczenie wysokiej dawki promieniowania do objętości tarczowej
Bardziej szczegółowoMagnetyczny rezonans jądrowy
Magnetyczny rezonans jądrowy Mateusz Raczyński Jakub Cebulski Katolickie Liceum Ogólnokształcące w Szczecinie im. św. Maksymiliana Marii Kolbego Opiekun naukowy: mgr Magdalena Biskup Cel pracy Przedstawienie
Bardziej szczegółowoZakres zagadnienia. Pojęcia podstawowe. Pojęcia podstawowe. Do czego słuŝą modele deformowalne. Pojęcia podstawowe
Zakres zagadnienia Wrowadzenie do wsółczesnej inŝynierii Modele Deformowalne Dr inŝ. Piotr M. zczyiński Wynikiem akwizycji obrazów naturalnych są cyfrowe obrazy rastrowe: dwuwymiarowe (n. fotografia) trójwymiarowe
Bardziej szczegółowoMT 2 N _0 Rok: 1 Semestr: 1 Forma studiów:
Mechatronika Studia drugiego stopnia Przedmiot: Diagnostyka maszyn Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Kod przedmiotu: MT N 0 1 1-0_0 Rok: 1 Semestr: 1 Forma studiów: Studia niestacjonarne Rodzaj zajęć i liczba
Bardziej szczegółowoDZIENNIK PRAKTYKI KIERUNEK: ELEKTRORADIOLOGIA CZĘŚĆ I ZAKRES: DIAGNOSTYKA OBRAZOWA
DZIENNIK PRAKTYKI KIERUNEK: ELEKTRORADIOLOGIA CZĘŚĆ I ZAKRES: DIAGNOSTYKA OBRAZOWA Imię i nazwisko studenta.... Numer albumu.. Rok/sem. studiów... Specjalność Opiekun w instytucji Opiekun z ramienia uczelni.
Bardziej szczegółowoAnaliza sygnałów biologicznych
Analiza sygnałów biologicznych Paweł Strumiłło Zakład Elektroniki Medycznej Instytut Elektroniki PŁ Co to jest sygnał? Funkcja czasu x(t) przenosząca informację o stanie lub działaniu układu (systemu),
Bardziej szczegółoworezonans magnetyczny informacje dla pacjentów
rezonans magnetyczny informacje dla pacjentów MR 1 najważniejsze jest zdrowie Dla wygody naszych pacjentów stworzyliśmy portal Wyniki Online, gdzie, bez wychodzenia z domu, można odebrać wyniki badania
Bardziej szczegółowoWykład 4. metody badania mózgu II. dr Marek Binder Zakład Psychofizjologii
Wykład 4 metody badania mózgu II dr Marek Binder Zakład Psychofizjologii Terminologia SAGITTAL SLICE Number of Slices e.g., 10 Slice Thickness e.g., 6 mm In-plane resolution e.g., 192 mm / 64 = 3 mm IN-PLANE
Bardziej szczegółowo15 tyg. 15 tyg. 15 tyg. ECTS. laborat. laborat. semin. semin. ECTS. 15 tyg. ECTS. laborat. laborat. semin. semin. ECTS
I Lp. Nazwa modułu E/Z Treści podstawowe P 01 Matematyka I E 60 30 30 0 0 6 30 30 6 02 Matematyka II E 60 30 30 0 0 6 30 30 6 03 Fizyka z elementami biofizyki E 60 30 0 30 0 5 30 30 5 04 Chemia ogólna
Bardziej szczegółowoRadiologia. Obrazowanie diagnostyczne
WN Radiologia. Obrazowanie diagnostyczne Klasyfikuj materiały dotyczące wykorzystania promieniowania jonizującego w diagnostyce i leczeniu określonej choroby, narządu, układu z chorobą, narządem, lub układem.
Bardziej szczegółowoDZIENNIK PRAKTYKI III część zakres Radioterapia KIERUNEK: ELEKTRORADIOLOGIA
DZIENNIK PRAKTYKI III część zakres Radioterapia KIERUNEK: ELEKTRORADIOLOGIA Imię i nazwisko studenta. Numer albumu.. Rok/sem.... Specjalność Opiekun w instytucji Opiekun z ramienia uczelni. Nazwa zakładu
Bardziej szczegółowoSYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA Realizowany w roku akademickim 2016/2017
Załącznik nr 4 do Uchwały Senatu nr 430/01/2015 SYLABUS DOTYCZY CYKLU KSZTAŁCENIA 2015-2017 Realizowany w roku akademickim 2016/2017 1.1. PODSTAWOWE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE/MODULE Nazwa przedmiotu/ modułu
Bardziej szczegółowoKierunek Informatyka stosowana Studia stacjonarne Studia pierwszego stopnia
Studia pierwszego stopnia I rok Matematyka dyskretna 30 30 Egzamin 5 Analiza matematyczna 30 30 Egzamin 5 Algebra liniowa 30 30 Egzamin 5 Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa 30 30 Egzamin 5 Opracowywanie
Bardziej szczegółowoSKANUJĄCY LASEROWY MIKROSKOP KONFOKALNY
SKANUJĄCY LASEROWY MIKROSKOP KONFOKALNY Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie AGH University of Science and Technology Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii
Bardziej szczegółowoS YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) I nforma cje ogólne. Radiologia stomatologiczna
Kod modułu Rodzaj modułu Wydział PUM Kierunek studiów Specjalność Poziom studiów S YL AB US MODUŁ U ( PRZEDMIOTU) Nazwa modułu I nforma cje ogólne Radiologia stomatologiczna Obowiązkowy Lekarsko-Stomatologiczny
Bardziej szczegółowoElektronika i Telekomunikacja Studia Stacjonarne (Dzienne), Dwustopniowe
Kształcenie na tej specjalności składa się z dwóch nurtów. Pierwszym z nich jest poznawanie budowy i zasad działania oraz metod projektowania urządzeń do diagnostyki i terapii pacjentów, tj. aparatury
Bardziej szczegółowoMetody diagnostyki obrazowej w medycynie i technice
Plan prezentacji Przetwarzanie obrazów w medycynie i biologii dr inż. Marcin Kociołek Zakład Elektroniki Medycznej 1. Obraz 2. Techniki otrzymywania obrazu 3. Przetwarzanie obrazu 4. Analiza obrazów z
Bardziej szczegółowoKomputery są dziś powszechnie stosowane do przechowywania, przetwarzania i przesyłania także obrazów.
Komputery są dziś powszechnie stosowane do przechowywania, przetwarzania i przesyłania także obrazów. Napisano także, bo obraz nie jest naturalnym obiektem, którym komputer może się posługiwać ze względu
Bardziej szczegółowoNeurokognitywistyka. Mózg jako obiekt zainteresowania w
Neurokognitywistyka. Mózg jako obiekt zainteresowania w psychologii poznawczej Małgorzata Gut Katedra Psychologii Poznawczej WyŜsza Szkoła Finansów i Zarządzania w Warszawie http://cogn.vizja.pl Wykład
Bardziej szczegółowo