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[PTC5892-4] Processamento de Imagens Médicas

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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
Transformações geométricas Métricas; Compressão sem perdas: run-length; LZW; Huffman; Compressão com e sem perdas: JPEG, JPEG2000 (wavelets) PACS; DICOM; padrões
Filtragem (continuação): CNN Filtragem no domínio da frequência: conceitos, convolução, Butterworth Filtros ótimos: Wiener Transformação global vs. Local Transformação rígida vs. Deformativa Transformações geométricas: translação, rotação =>rígida, linear escala, shear, perspectiva =>deformativa translação, rotação, escala =>linear translação, rotação, escala, shear => linear, affine
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
Convolução 2D; Operadores: gradiente; laplaciano; divergente Segmentação de imagens; Discussão do método de Otsu para separação de classes;
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
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
Filtragem digital (cont.) Transformação global vs. Local Transformação rígida vs. Deformativa Transformações geométricas: translação, rotação =>rígida, linear escala, shear, perspectiva =>deformativa translação, rotação, escala =>linear translação, rotação, escala, shear => linear, affine Compressão de imagens Sem perda: Huffman, LZW, run-length Com perda: JPEG, JPEG2000 (wavelets)
Filtros globais Filtros lineares Convolução No domínio da frequencia 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
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
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