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Dados da disciplina

Instituição Escola Politécnica Objetivo

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.

[PTC5892-4] Processamento de Imagens Médicas

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Vídeos

PTC5892-2021 Processamento de Imagens Médicas: tópico 01. Introdução

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

MotivaçãoConceitos básicos de proc. imagenspixel/voxelresolução, discretização, faixa dinâmicaMétricas de qualidadeComparação entre imagensefeitos de filtros em imagens: atençãoModalidades de imagens médicas

PTC5892-2021-Processamento de Imagens Médicas: tópico 02. segmentação

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Similaridade entre duas imagens: métricas;Convolução 2D; Operadores: gradiente; laplaciano; divergenteSegmentação de imagens;Discussão do método de Otsu para separação de classes;

PTC5892-2021-Processamento de Imagens Médicas: tópico 03. segmentação e filtragem

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

(continuação da segmentação); Operadores pontuais (baseado apenas na intensidade)Alteração de contrasteEqualização do histogramaOperadores que consideram a vizinhançaFiltros globaisFiltros lineares

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 01. Introdução

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Motivação Conceitos básicos de proc. imagens pixel/voxel resolução, discretização, faixa dinâmica Métricas de qualidade Comparação entre imagens efeitos de filtros em imagens: atenção Modalidades de imagens médicas

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 02. segmentação

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Similaridade entre duas imagens: métricas; Convolução 2D; Operadores: gradiente; laplaciano; divergente Segmentação de imagens; Discussão do método de Otsu para separação de classes;

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 03. filtragem

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Operadores pontuais (baseado apenas na intensidade) Alteração de contraste Equalização do histograma Operadores que consideram a vizinhança Filtros globais Filtros lineares Convolução No domínio da frequencia Filtros não lineares: mediana, ad-hocs, Filtros adaptativos

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 04. filtragem (Cont.)

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Filtros lineares Convolução No domínio da frequencia Filtros não lineares: mediana, ad-hocs,

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 05. Alinhamento e compressão

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Utilizar a redundância de informações em imagens de forma a descrevê-las com um menor número de parâmetros; Métricas; Compressão sem perdas: run-length; LZW; Huffman; Compressão com e sem perdas: JPEG, JPEG2000 (wavelets)

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 06. Tomografia

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

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

PTC5892-Processamento de Imagens Médicas: tópico 07. rede neural do tipo CNN

Sérgio Shiguemi Furuie e Marco Antonio Gutierrez

Introdução à rede neural baseada em perceptron Problema inverso: determinar o sistema Arquitetura de uma rede, camadas, nós, pesos, treinamento Terminologia: reLu, maxpool, dropouts, convolução, stride,... Treinamento: função custo, minimização (Least-square), steepest-descent Dedução do algoritmo backpropagation Algoritmo para rede do tipo CNN

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