MEDICAL IMAGING

Francesco TORTORELLA MEDICAL IMAGING

0622900012
DIPARTIMENTO DI INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE ED ELETTRICA E MATEMATICA APPLICATA
CORSO DI LAUREA MAGISTRALE
DIGITAL HEALTH AND BIOINFORMATIC ENGINEERING
2021/2022



OBBLIGATORIO
ANNO CORSO 2
ANNO ORDINAMENTO 2018
PRIMO SEMESTRE
CFUOREATTIVITÀ
1IMAGE ANALYSIS - MOD.1
324LEZIONE
2MEDICAL IMAGING APPLICATION - MOD.2
324LABORATORIO
324ESERCITAZIONE
Obiettivi
L’INSEGNAMENTO FORNISCE LE CONOSCENZE TEORICHE E TECNOLOGICHE SULLE PRINCIPALI TIPOLOGIE DI IMMAGINI MEDICALI E SULLE METODOLOGIE PER ELABORARE TALI IMMAGINI, MIGLIORARNE LA QUALITÀ ED ESTRARRE DA ESSE INFORMAZIONI RILEVANTI PER LA DIAGNOSTICA.

CONOSCENZE E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE
FASI DI UN SISTEMA DI ELABORAZIONE DELLE IMMAGINI, CON PARTICOLARE RIFERIMENTO ALLE FASI DI LOW LEVEL PROCESSING (ACQUISIZIONE, FILTRAGGI), INTERMEDIATE LEVEL PROCESSING (ESTRAZIONE DI REGIONI E CONTORNI) E HIGH LEVEL PROCESSING (RICONOSCIMENTO DI FORME), UNITAMENTE ALLE TECNICHE DI BASE DI IMPLEMENTAZIONE DI TALI FUNZIONI CON LIBRERIE E FRAMEWORK ESISTENTI; CARATTERISTICHE DELLE TIPOLOGIE DI IMMAGINI USATE IN AMBITO MEDICO (IMMAGINI RADIOGRAFICHE, TAC, PET, MRI E IMMAGINI ECOGRAFICHE) E DELLA LORO RAPPRESENTAZIONE; PRINCIPALI FRAMEWORK PER L’ANALISI DELLE IMMAGINI.

CONOSCENZA E CAPACITÀ DI COMPRENSIONE APPLICATE
PROGETTARE E REALIZZARE APPLICATIVI BASATI SULL’ANALISI E SULL’INTERPRETAZIONE DI IMMAGINI MEDICALI, ANCHE ATTRAVERSO L’USO DI LIBRERIE DI ANALISI ED ELABORAZIONE DI IMMAGINI.
Prerequisiti
PER IL PROFICUO RAGGIUNGIMENTO DEGLI OBIETTIVI PREFISSATI È RICHIESTA LA CONOSCENZA DI UN LINGUAGGIO DI PROGRAMMAZIONE QUALE C O PYTHON
Contenuti
LE IMMAGINI MEDICHE DIGITALI (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 6/2/0)
ACQUISIZIONE E FORMATI STANDARD

OPERAZIONI PUNTUALI E LOCALI (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 6/2/0)
MODIFICHE DI LUMINOSITÀ E DI CONTRASTO. EQUALIZZAZIONE AUTOMATICA DI UN’IMMAGINE. CORREZIONE GAMMA.


FILTRI BIDIMENSIONALI (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/4/0)
FILTRI PASSABASSO E PASSAALTO. GRADIENTI NOTEVOLI. FILTRO MEDIANO. TECNICHE PARTICOLARI PER LA RIMOZIONE DEL RUMORE.

TECNICHE DI SEGMENTAZIONE MORFOLOGICHE. (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 8/4/0)
EROSIONE, DILATAZIONE, APERTURA, CHIUSURA.

TECNICHE DI CLUSTERING E CLASSIFICAZIONE (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/2/0)
ALGORITMI K-MEANS E MEAN SHIFT.

TECNICHE DI REGISTRAZIONE DI IMMAGINI (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 4/2/0)

TECNICHE DI DEEP LEARNING PER LA SEGMENTAZIONE E LA CLASSIFICAZIONE DI IMMAGINI MEDICHE. (ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 12/12/0)

TOTALE ORE LEZIONE/ESERCITAZIONE/LABORATORIO 44/28/0
Metodi Didattici
L’INSEGNAMENTO CONTEMPLA LEZIONI TEORICHE, ESERCITAZIONI IN AULA ED ESERCITAZIONI PRATICHE DI LABORATORIO. NELLE ESERCITAZIONI IN AULA VENGONO ASSEGNATI AGLI STUDENTI, SIA INDIVIDUALMENTE CHE DIVISI PER GRUPPI DI LAVORO, DEI PROGETTO DA REALIZZARE UTILIZZANDO LE METODOLOGIE E GLI STRUMENTI DI SVILUPPO PRESENTATI NEL CORSO. LE ESERCITAZIONI IN LABORATORIO SONO VOLTE ALL'IMPLEMENTAZIONE DEI PROGETTI PROPOSTI.

PER POTER SOSTENERE LA VERIFICA FINALE DEL PROFITTO E CONSEGUIRE I CFU RELATIVI ALL’ATTIVITÀ FORMATIVA, LO STUDENTE DOVRÀ AVERE FREQUENTATO
ALMENO IL 70% DELLE ORE PREVISTE DI ATTIVITÀ DIDATTICA ASSISTITA.
Verifica dell'apprendimento
LA PROVA DI ESAME È FINALIZZATA A VALUTARE NEL SUO COMPLESSO LA COMPRENSIONE DEI CONCETTI PRESENTATI AL CORSO E LA CAPACITÀ DI APPLICARE TALI CONOSCENZE PER LA RISOLUZIONE DI PROBLEMI REALI.

LA VERIFICA PREVEDE LA PRESENTAZIONE DI UN PROGETTO CONCORDATO CON IL DOCENTE E REALIZZATO SU UNA DELLE APPLICAZIONI PRESENTATE AL CORSO. SONO OGGETTO DI VALUTAZIONE LE SCELTE PROGETTUALI E METODOLOGICHE EFFETTUATE. LA LODE POTRÀ ESSERE ATTRIBUITA AGLI STUDENTI CHE DIMOSTRINO DI SAPER APPLICARE LE CONOSCENZE ACQUISITE CON AUTONOMIA E ORIGINALITÀ
Testi
R.C. GONZALEZ, R.E. WOODS, DIGITAL IMAGE PROCESSING, 4TH ED., PEARSON COLLEGE DIV., 2017

A. WEBB, INTRODUCTION TO BIOMEDICAL IMAGING, IEEE PRESS, 2004

MATERIALE DIDATTICO INTEGRATIVO SARA' DISPONIBILE NELLA SEZIONE DEDICATA DELL'INSEGNAMENTO ALL'INTERNO DELLA PIATTAFORMA E-LEARNING DI ATENEO (HTTP://ELEARNING.UNISA.IT) ACCESSIBILE AGLI STUDENTI DEL CORSO TRAMITE LE CREDENZIALI UNICHE DI ATENEO.
Altre Informazioni
L'INSEGNAMENTO È EROGATO IN INGLESE
  BETA VERSION Fonte dati ESSE3 [Ultima Sincronizzazione: 2021-11-29]