lu.se

Forskar­utbildnings­kurser

Lunds tekniska högskola | Lunds universitet

Detaljer för kursplan för kurs FMAN30F giltig från och med HT 2014

Utskriftsvänlig visning

Allmänt
Syfte
  • Att förbereda doktoranden för forskning i gränslandet mellan medicin och teknik genom en grundläggande introduktion till teori och matematiska metoder inom medicinsk bildanalys.
Innehåll
  • Grundläggande begrepp: Bilder, Volymsdata, 4D data, pixel, voxel, filformat, DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine). Registrering, segmentering, formmodeller, maskininlärning.

    Bildinfångningstekniker: Röntgen, CT (X-ray computed tomography), MR (Magnetic resonance imaging), ultraljud, PET (Positron emission tomography), Scint (Scintigraphy) och SPECT (Single-photon emission computed tomography).

    Brus och bildförbättring, förlustfri kompression.

    Registrering: Registrering av medicinska data. Ömsesidig information. Landmärkesbaserade metoder. Deformerbara formmodeller.

    Segmentering: aktiva konturer i 2D, 3D och 4D, aktiv intensitetsmodeller. Grafmetoder.

    Maskininlärning: Inlärning, prövning, generalisering, hypotesrum

    Utvärdering: Databaser. Etik.
Kunskap och förståelse
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • kunna tydligt förklara och självständigt använda matematiska grundbegrepp inom medicinsk bildanalys, speciellt med avseende registrering, segmentering och klassificering.

    kunna beskriva och översiktligt förklara några av de olika bildinfångningstekniker som används inom medicinsk bildanalys, t ex Röntgen, CT (X-ray computed tomography), MR (Magnetic resonance imaging), ultraljud, PET (Positron emission tomography), Scint (Scintigraphy) och SPECT (Single-photon emission computed tomography).

    kunna beskriva och översiktligt förklara den matematiska teorin bakom några centrala medicinska bildbehandlingsalgoritmer.

    ha förståelse för de statistiska principerna som ligger till grund för maskininlärning
Färdighet och förmåga
  • För godkänd kurs skall doktoranden
  • på ett ingenjörsmässigt sätt kunna använda programpaket på dator för att lösa medicinska bildanalysproblem.

    kunna visa god förmåga att självständigt identifiera problem som kan lösas med medicinsk bildanalys samt kunna välja lämplig metod.

    kunna självständigt applicera grundläggande bildtekniker på medicinskt och forskningsmässigt relevanta
    bildbehandlingsproblem.

    med adekvat terminologi, väl strukturerat och logiskt sammanhängande kunna redogöra för lösningen till ett medicinskt bildanalysproblem.

Värderingsförmåga och förhållningssätt
  • För godkänd kurs skall doktoranden
Undervisningsformer
  • Föreläsningar
  • Laborationer
  • övningar
Examinationsformer
  • Inlämningsuppgifter
  • Underkänd, godkänd
Förkunskapskrav
Förutsatta förkunskaper
Urvalskriterier
Litteratur
  • Material tillhandahålles av institutionen..
Övrig information
Kurskod
  • FMAN30F
Administrativ information
  •  -12-19
  • FN1/Anders Gustafsson

Alla publicerade kurstillfällen för kursplanen

Inga matchande kurstillfällen hittades.

0 kurstillfällen.


Utskriftsvänlig visning