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Medical Image Registration, Segmentation and Applications (codice 91509)

Curriculum: MAIA (Medical Image Analysis and Applications) del corso di Ingegneria Informatica - Medical Image Analysis and Applications (MAIA)
Programmazione per l'A.A.: 2019/2020

Appelli d'esame: Calendario - Prenotazioni
Orari del corso di Ingegneria Informatica - Medical Image Analysis and Applications (MAIA): apri


- Modulo di Medical Image Registration and Applications

Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00
Settore Scientifico Disciplinare (SSD): ING-INF/05
Ambito disciplinare: Ingegneria informatica
Attività: Attività formative caratterizzanti (B)
Ore aula: 28
Ore laboratorio:10
Ore esercitazioni: 10
Canale unico
  • Docente: MARTI' ROBERT Scheda informativa del docente MARTI'

Obiettivi:
Comprendere i concetti di "somiglianza tra immagini" e di "registrazione tra immagini".
Analizzare lo stato dell'arte degli algoritmi di registrazione utilizzati nell'analisi delle immagini mediche, dal punto di vista dell'esperto di analisi di immagini.
Essere in grado di valutare un algoritmo di rilevazione e verificarne l'usabilità per l'uso clinico quotidiano. Valutarne i fattori cruciali di successo.
Essere in grado di valutare quali algoritmi potrebbero adattarsi meglio ad una particolare applicazione.

Programma:
Similarità tra immagini.
Preelaborazione delle immagini.
Matching e registrazione tra immagini. Concetti di base.
Tecniche avanzate di registrazione tra immagini.
Applicazioni di registrazione tra immagini.
Valutazione di tecniche di registrazione di immagini per applicazioni mediche.

Testi:
Dispense e altro materiale forniti dal docente

- Modulo di Medical Image Segmentation and Applications

Crediti Formativi Universitari (CFU): 6,00
Settore Scientifico Disciplinare (SSD): ING-INF/05
Ambito disciplinare: Ingegneria informatica
Attività: Attività formative caratterizzanti (B)
Ore aula: 28
Ore laboratorio:10
Ore esercitazioni: 10
Canale unico
  • Docente: LLADO' XAVIER Scheda informativa del docente LLADO'

Obiettivi:
Acquisire una buona conoscenza del settore delle tecniche di rilevazione diagnostica assistite dal computer.
Analizzare lo stato dell'arte degli algoritmi di segmentazione utilizzati nell'analisi delle immagini mediche, dal punto di vista dell'esperto di analisi di immagini.
Essere in grado di valutare un algoritmo di segmentazione e verificarne l'usabilità per l'uso clinico quotidiano. Valutarne i fattori cruciali di successo.
Essere in grado di valutare quali algoritmi potrebbero adattarsi meglio ad una particolare applicazione.

Programma:
Introduzione alla rilevazione di lesioni su immagini mediche con l'ausilio del computer.
Preelaborazione dell'immagine.
Tecniche di segmentazione basate sul clustering.
Tecniche di segmentazione orientate alle regioni in immagini 2D e 3D.
Tecniche di segmentazione per forme non vincolate e basate su active contour.
Tecniche di matching con template deformabile e modelli active shape.
Valutazione di algoritmi di rilevazione per applicazioni mediche.

Testi:
Dispense e altro materiale forniti dal docente

[Ultima modifica: mercoledì 30 novembre 2016]