Moduł oferowany także w ramach programów studiów:
Informacje ogólne:
Nazwa:
Medical imaging systems
Tok studiów:
2013/2014
Kod:
EIB-2-204-HC-s
Wydział:
Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
Poziom studiów:
Studia II stopnia
Specjalność:
Emerging Health Care Technologies
Kierunek:
Inżynieria Biomedyczna
Semestr:
2
Profil kształcenia:
Ogólnoakademicki (A)
Język wykładowy:
Angielski
Forma i tryb studiów:
Stacjonarne
Strona www:
 
Osoba odpowiedzialna:
dr inż. Korohoda Przemysław (korohoda@agh.edu.pl)
Osoby prowadzące:
dr inż. Korohoda Przemysław (korohoda@agh.edu.pl)
Krótka charakterystyka modułu

Opis efektów kształcenia dla modułu zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Powiązania z EKK Sposób weryfikacji efektów kształcenia (forma zaliczeń)
Wiedza
M_W001 Student has knowledge about contemporary medical imaging tools, including their grounds related to physics, data processing, physiology and anatomy, and areas of application. IB2A_W08, IB2A_W04, IB2A_W01 Egzamin,
Projekt
M_W002 Student knows standard set of image processing procedures, including working details, crucial assumptions, and areas of application. IB2A_W08, IB2A_W04 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Projekt,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wynik testu zaliczeniowego
Umiejętności
M_U001 Student can explain the working principle of the presented techniques and equipment, is able to indicate areas of application and the sources of artifacts. He/she can also suggest possible ways of further processing to improve image suitability for diagnosis purposes. He/she can design an adequate series of signal processing techniques to obtain desired result. IB2A_U05, IB2A_U01, IB2A_U09, IB2A_U06, IB2A_U13 Aktywność na zajęciach,
Egzamin,
Prezentacja,
Projekt,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych,
Wynik testu zaliczeniowego
M_U002 Student is able to organize his/her own work based on available resources. He/she can prepare the relevant report comprising description of performed actions and obtained results. IB2A_U05, IB2A_U02, IB2A_U04, IB2A_U03 Prezentacja,
Projekt,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Kompetencje społeczne
M_K001 Student is able to organize the work of a small team, and to participate in such team, in order to obtain the assumed goal. IB2A_K01, IB2A_K03, IB2A_K04, IB2A_K02 Aktywność na zajęciach,
Projekt,
Wykonanie ćwiczeń laboratoryjnych
Matryca efektów kształcenia w odniesieniu do form zajęć
Kod EKM Student, który zaliczył moduł zajęć wie/umie/potrafi Forma zajęć
Wykład
Ćwicz. aud
Ćwicz. lab
Ćw. proj.
Konw.
Zaj. sem.
Zaj. prakt
Inne
Zaj. terenowe
Zaj. warsztatowe
E-learning
Wiedza
M_W001 Student has knowledge about contemporary medical imaging tools, including their grounds related to physics, data processing, physiology and anatomy, and areas of application. + - - + - - - - - - -
M_W002 Student knows standard set of image processing procedures, including working details, crucial assumptions, and areas of application. + - + + - - - - - - -
Umiejętności
M_U001 Student can explain the working principle of the presented techniques and equipment, is able to indicate areas of application and the sources of artifacts. He/she can also suggest possible ways of further processing to improve image suitability for diagnosis purposes. He/she can design an adequate series of signal processing techniques to obtain desired result. + - + + - - - - - - -
M_U002 Student is able to organize his/her own work based on available resources. He/she can prepare the relevant report comprising description of performed actions and obtained results. - - - + - - - - - - -
Kompetencje społeczne
M_K001 Student is able to organize the work of a small team, and to participate in such team, in order to obtain the assumed goal. - - + + - - - - - - -
Treść modułu zajęć (program wykładów i pozostałych zajęć)
Wykład:
  1. Medical image acquisition techniques

    Introduction to medical image acquisition methods.
    X-ray images and properties.
    CT – computer tomography.
    MRI – magnetic resonance imaging.
    SPECT, PET – nuclear imaging methods.
    USG – ultrasonography.
    TG – thermography.
    Endoscopic visualization.

  2. Image processing and analysis

    Medical images registration and transmission. DICOM standard.
    Medical images filtration and denoising.
    Image segmentation.
    Image analysis and diagnosis aid.
    Image recognition.
    Medical images automatic understanding.

Ćwiczenia laboratoryjne:
Image processing and analysis

Image linear and nonlinear filtration.
Image denoising and features detection.
Selected transforms and parametric representation.
Images registration.
Image segmentation techniques.
Image analysis based on classification.
Image recognition with elements of artificial intelligence techniques.

Ćwiczenia projektowe:

Students working in supervised teams are expected to develop a custom project or to solve a complex practical problem under given conditions. Evaluation based on report and final presentation.

Nakład pracy studenta (bilans punktów ECTS)
Forma aktywności studenta Obciążenie studenta
Sumaryczne obciążenie pracą studenta 112 godz
Punkty ECTS za moduł 4 ECTS
Udział w wykładach 30 godz
Udział w ćwiczeniach laboratoryjnych 15 godz
Dodatkowe godziny kontaktowe z nauczycielem 15 godz
Przygotowanie do zajęć 10 godz
Wykonanie projektu 20 godz
Samodzielne studiowanie tematyki zajęć 20 godz
Egzamin lub kolokwium zaliczeniowe 2 godz
Pozostałe informacje
Sposób obliczania oceny końcowej:

1. To obtain positive final mark (FM) the student must have positive marks for practical knowledge from laboratory, project and for theory, verified with exam.
2. The weighted average (av) is computed from laboratory (30%) project (30%) and final exam (40%).
3. Final mark is obtained according to the following procedure:
if av>=90%, to FM=5.0 else
if av>=80%, to FM=4.5 else
if av>=70%, to FM=4.0 else
if av>=60%, to FM=3.5 else
if av>=50%, to FM=3.0 else FM=2.0

Wymagania wstępne i dodatkowe:

Elements of signal processing, elements of computer science including Matlab, basic physics, fundamentals mathematical analysis and algebra of vectors and matrices.

Zalecana literatura i pomoce naukowe:

1.Burger W., Burge M.J. eds.: Digital Image Processing – An Algorithmic Introduction using Java. Texts in Computer Science series. Springer Science + Business Media, New York, 2008
2.Baert A. L., ed.: Encyclopedia of Diagnostic Imaging. Springer-Verlag, Berlin – New York, 2008
3.Ogiela M. R., Tadeusiewicz R.: Modern Computational Intelligence Methods for the Interpretation of Medical Images, Studies in Computational Intelligence, Volume 84, Springer-Verlag, Berlin – Heidelberg – New York, 2008
4.Tadeusiewicz R., Ogiela M. R.: Medical Image Understanding Technology, Series: Studies in Fuzziness and Soft Computing, Vol. 156, Springer-Verlag, Berlin – Heidelberg – New York, 2004
5.BankmanI.N., ed.: Handbook of medical image processing and analysis. Academic Press, Amsterdam, 2010.

Publikacje naukowe osób prowadzących zajęcia związane z tematyką modułu:

Nie podano dodatkowych publikacji

Informacje dodatkowe:

Brak