Tanszéki konzulens: 

Horváth Gábor címzetes egyetemi tanár Szoba: IE435

A képek alapján történő diagnosztika számos orvosi rutinvizsgálat része. Ezek között a leggyakoribbak és legjelentősebbek a mammográfiás- és a mellkasröntgenképeken alapuló diagnosztikai eljárások. A mammográfiás vizsgálatoknál nagyfelbontású szürke gradációjú képek alapján kell diagnózist hozni, melynek során a képek alapján az adott pácienst kóros vagy normál kategóriába sorolják. A képeken kóros elváltozásra utaló esetek jelentősen különbözőek lehetnek, azonban három típusos eset megkülönböztetése elsődleges fontosságú. Ezek az ún. mikrokalcifikációk, a lágyrészárnyékok ("foltok") és az ún. architektúrális torzítások. A mammográfiás vizsgálat során mindkét emlőről két-két felvétel – egy felülnézeti kép (cranio caudal) és egy ferde oldalnézeti kép (mediolateral oblique) készül. A mikrokalcifikáció, de különösen a folt jellegű elváltozások általában mindkét nézeten megjelennek, így a diagnózis meghozatalában fontos szerepet tölt be az azonos oldali emlőről készült két felvétel együttes elemzése. A szerkezeti torzítások egyetlen jele, hogy a két oldalról készült azonos nézeti felvételek között jelentős különbség található. Ennek detektálása tehát a két emlőről készült azonos nézeti képek összehasonlítása útján lehetséges.

A mellkasfelvételeken (tüdőszűrés során keletkező röntgenfelvételeken) számos elváltozás felismerésére van lehetőség. Az elváltozások a képeken bizonyos morfológiai megváltozások, illetve röntgenárnyékok formájában jelennek meg.

Az elmúlt években az orvosi képfeldolgozáson alapuló diagnosztikai eljárások olyan új megoldásokkal bővültek, ahol egy páciensről nem 1 vagy 2 felvétel, hanem néhányszor 10 felvétel készül. Ez a többletinformáció lehetőséget ad ún. rétegfelvételek előállítására jelentősen javítva így a szűrővizsgálatok eredményességét. 

Az önálló labor feladat célja olyan eljárások kidolgozása, melyek a röntgenfelvételeken különböző kóros folyamatokra utaló elváltozásokat tudnak felsmerni. A kidolgozandó döntéstámogató rendszer képfeldolgozó algoritmusokat, járulékos (apriori) információ figyelembevételét biztosító módszereket, intelligens, gépi tanulási módszereket, stb. kell alkalmazzzon.

Az önálló labor feladat "éles" projekthez kapcsolódik, tehát megfelelő színvonalú eredmény elérése esetén az eredmények valóságos diagnosztikai rendszerbe is beépíthetők.