Orvosi képdiagnosztika

VIMIMA04 | Mérnökinformatikus MSc | Félév: 2 | Kredit: 4

A tantárgy célkitűzése

Az orvosi diagnosztika egyre nagyobb mértékben alkalmaz képalkotó eljárásokkal dolgozó eszközöket. Ide tartoznak a klasszikus kétdimenziós (2D) képeket eredményező rendszerek (Röntgen berendezések mellkasröntgen, mammográfia, stb), az újabban megjelent 2,5D rendszerek (mellkas- és mammo-tomoszintézis rendszerek), illetve a 3D képalkotó és diagnosztikai rendszerek (számítógépes tomográf (CT) rendszerek, MRI (mágneses rezonanciás) rendszerek, PET-CT, az octreoscan, stb). A képek értelmezése, elemzése, a képek minősítése, elváltozások detektálása és kategorizálása bonyolult, nagy háttértudást igénylő feladat, melyben a számítógépes feldolgozás, az „intelligens adatelemzés" fontos szerepet kap. A tárgy célja, hogy bemutassa a számítógéppel segített orvosi diagnosztikai (Computer Aided Diagnosis, CADe, Computer Aided Detection CADx) eszközök szerepét, jelentőségét, valamint, hogy átfogó ismereteket adjon azokról az eljárásokról, melyek elsősorban 2D orvosi képek elemzésére és ezen eljárások felhasználásával orvosi diagnosztika támogatására, döntéstámogatásra.alkalmasak.

Dobrowiecki Tadeusz

professor emeritus

tárgyfelelős

A tantárgy részletes tematikája

1. Bevezetés: A képalkotás alapjai, orvosi képfelvételi eljárások: röntgenfelvételek, tomoszintézis, CT, MRI, PET. A képfeldolgozás szerepe az orvosi diagnosztikában. Képalkotás rendszerelméleti megközelítése: modellezés LSI rendszerekkel, ehhez kapcsolódó minősítők (MTF, NPS, NEQ, DQE).

2. Képreprezentáció, képjellemzők: Képábrázolás, képkódolási eljárások, veszteséges és veszteségmentes képtömörítési eljárások. Szabványos képformátumok (DICOM, stb.).

A szürkeárnyalatú és a színes képek jellemzői: képdinamika, felbontás, hisztogram stb. A képek hibái, tipikus zajok, torzulások, műtermékek.

3. A képfeldolgozás alapjai (összefoglaló áttekintés): Képjavító eljárások, képszűrés. Képmódosító eljárások. Hisztogram módosítás- és kiegyenlítés. Élkiemelés, éldetektálás, élkövetés. Adaptív szűrési eljárások. Simítás. Morfológiai műveletek. Küszöbözés. Szegmentálási eljárások. Textúraelemzés.

4. Transzformált tartománybeli képfeldolgozó eljárások. Képek frekvenciatartománybeli ábrázolása. Szűrés a frekvenciatartományban, dekonvolúció. Wavelet transzformáció és alkalmazása a képfeldolgozásban.

5. Modell alapú képfeldolgozó eljárások): Aktív alak modell (ASM), Aktív megjelenési modell (AAM), Snake, stb. és alkalmazásuk orvosi képek elemzésére.

6. Képregisztráció: A regisztráció célja és szerepe az orvosi képek feldolgozásában. Geometriai transzformációk: lineáris és nemlineáris transzformációk. Képpont-, felület- és intenzitás-alapú regisztrációs eljárások.

7. 2D rekonstrukciós eljárások: Radon-transzformáció, szűrt visszavetítés, FDK eljárás, Kaczmarz-iteráció, ART eljárások, ML-EM rekonstrukciós eljárás. Compressed sensing alapú rekonstrukció (ADM alapú TV rekonstrukció). Helikális CT, Cone-beam CT, limitált szögtartományú CBCT (tomoszintézis), valamint PET modalitás rekonstrukciós problémája.

8. Képi objektumok azonosítása és felismerése: Adatok csoportosítása: klaszterezés, osztályozás. Tanuló rendszerek: döntési fák, neuronhálók és alkalmazásuk képi objektumok osztályozására. Járulékos információ szerepe és felhasználása, integrált szöveg- és képfeldolgozás.

9. Orvosi képmegjelenítő és diagnosztikai rendszerek PACS rendszerek, követelmények a PACS rendszerekkel szemben. CAD rendszerek. Esettanulmányok: mammográfiás döntéstámogató rendszer, mellkas-diagnosztikai rendszer.