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Introdução à tomografia
Tomografia a partir de projeções
Modelo de formação: Lambert-Beer, integral de linha
Teorema central da projeção: métodos DFM, FBP
Modelo discreto: método algébrico (ART), regularização por Tikhonov
Modelo estatístico discreto: maximum-likelihood, EM
1. Introdução
Visão Geral do Curso; Critérios de Avaliação; Imagens analógicas; O olho humano e a percepção visual; Formação de imagens médicas: princípios físicos e modelos
2. Imagens Digitais
Definição matemática, conceitos de resolução espacial e de quantização; Formas de aquisição de imagens médicas, digitalização; Formas de exibição de imagens, monitores de vídeo, Impressoras; Operações aritméticas com imagens, normalização, escala.
3. Manipulação de Contraste
Histograma de intensidades; Funções brilho e contraste; Operações sobre o histograma; Binarização
4. Modalidades de Imagens Médicas
Princípios e aplicações clínicas em: Radiologia; CT; Ultrassom; Medicina Nuclear; Ressonância Magnética
5. Filtragem
Transformada de Fourier; Convolução digital; Filtros Lineares: passa baixas e passa altas (realce de bordas); Domínio da freqüência; Domínio espacial; Filtros Não Lineares; Filtros digitais em Medicina
6. Compressão de Imagens
Noções básicas; Técnicas sem perdas (Loss-less); Técnicas com perdas (Lossy); Avaliação de técnicas de compressão em medicina
7. Transformações Geométricas
Rotação, translação e mudança de escala; Correção geométrica
8. Tomografia Computadorizada
Noções básicas de reconstrução tomográfica; Reconstrução por retro-projeção; Reconstrução por FFT; Reconstrução por ART; Erros de reconstrução
9. Segmentação
Conceitos básicos; Thresholding global e adaptativo; Segmentação por descontinuidade; Segmentação por similaridade; Segmentação por classificação de atributos; Transformada de Hough
10. PACS - Picture Archiving and Communication Systems
Conceitos básicos; Integração de informação médica; Volume de informação: transmissão e armazenamento; Modelagem de PACS; Estudos multi-modalidades
11. Visualização e Manipulação
O Espaço Voxel; Reconstrução por empilhamento; Reconstrução puramente 3D; Visualização de superfície; Visualização volumétrica; Extensão dos conceitos 2D (pixel) para 3D (voxel)
Na disciplina pretende-se abordar os princípios físicos e os modelos envolvidos nas principais modalidades de imagem, quais sejam, Raio-X/Tomografia, Ressonância Magnética, Ultra-Som e Medicina Nuclear, além de fornecer conhecimentos básicos em processamento digital de imagens médicas, tais como contraste, filtragem, compressão, tomografia, segmentação e integração de informações. Objetiva-se deste modo instrumentalizar o aluno com as ferramentas necessárias para o desenvolvimento de novas técnicas e sistemas envolvendo imagens médicas.
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