Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie

Wydział Informatyki - Inżynieria cyfryzacji (S1)

Sylabus przedmiotu Przetwarzanie i analiza obrazów medycznych I:

Informacje podstawowe

Kierunek studiów Inżynieria cyfryzacji
Forma studiów studia stacjonarne Poziom pierwszego stopnia
Tytuł zawodowy absolwenta inżynier
Obszary studiów nauki techniczne, studia inżynierskie
Profil ogólnoakademicki
Moduł
Przedmiot Przetwarzanie i analiza obrazów medycznych I
Specjalność Zastosowania informatyki
Jednostka prowadząca Katedra Systemów Multimedialnych
Nauczyciel odpowiedzialny Dariusz Frejlichowski <dfrejlichowski@wi.zut.edu.pl>
Inni nauczyciele
ECTS (planowane) 4,0 ECTS (formy) 4,0
Forma zaliczenia egzamin Język polski
Blok obieralny 4 Grupa obieralna 4

Formy dydaktyczne

Forma dydaktycznaKODSemestrGodzinyECTSWagaZaliczenie
wykładyW5 30 2,00,62egzamin
laboratoriaL5 30 2,00,38zaliczenie

Wymagania wstępne

KODWymaganie wstępne
W-1Podstawowa umiejetnosc programowania w jezyku MATLAB
W-2Znajomosc podstawowych algorytmów numerycznych i struktur danych

Cele przedmiotu

KODCel modułu/przedmiotu
C-1Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych.
C-2Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie przetwarzania i rozpoznawania obrazów i obiektów wyekstrahowanych z medycznych obrazów cyfrowych.
C-3Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-4Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i analizy obrazów w obrazowaniu medycznym.
C-5Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania przetwarzania i rozpoznawania obrazów.

Treści programowe z podziałem na formy zajęć

KODTreść programowaGodziny
laboratoria
T-L-1Konwersja obrazów4
T-L-2Operacje na histogramie6
T-L-3Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)4
T-L-4Progowanie ze stałym progiem2
T-L-5Progowanie histogramowe2
T-L-6Filtry statystyczne4
T-L-7Filtry splotowe4
T-L-8Detekcja krawędzi4
30
wykłady
T-W-1Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.2
T-W-2Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.2
T-W-3Typy obrazów i formaty graficzne.2
T-W-4Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).3
T-W-5Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.4
T-W-6Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.4
T-W-7Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.3
T-W-8Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.2
T-W-9Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).6
T-W-10Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.2
30

Obciążenie pracą studenta - formy aktywności

KODForma aktywnościGodziny
laboratoria
A-L-1Praca na zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych27
A-L-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu.3
60
wykłady
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych problemów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.10
A-W-3Przygotowanie do egzaminu15
A-W-4Udział w konsultacjach i egzaminie5
60

Metody nauczania / narzędzia dydaktyczne

KODMetoda nauczania / narzędzie dydaktyczne
M-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.

Sposoby oceny

KODSposób oceny
S-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
S-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.

Zamierzone efekty kształcenia - wiedza

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_O4/04/01_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe zagadnieniami przetwarzania obrazów medycznych, tłumaczyć wybrane metody filtracji obrazów, poprawy jakości, ekstrakcji i reprezantacji cech, wytłumaczyć wybrane standardy zapisu obrazów medycznych oraz scharakteryzować inne operacje na obrazie mające zastosowanie w tej dziedzinie (operacje morfologiczne, interpolacja).
IC_1A_W15C-1, C-2, C-3, C-4, C-5T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2S-1, S-2

Zamierzone efekty kształcenia - umiejętności

Zamierzone efekty kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówOdniesienie do efektów zdefiniowanych dla obszaru kształceniaOdniesienie do efektów kształcenia prowadzących do uzyskania tytułu zawodowego inżynieraCel przedmiotuTreści programoweMetody nauczaniaSposób oceny
IC_1A_O4/04/01_U01
Student potrafi w praktyce wykorzystać poznane w trakcie zajęć informacje na temat wybranych algorytmów analizy i przetwarzania obrazów medycznych.
IC_1A_U17C-3, C-4, C-5T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2S-1, S-2
IC_1A_O4/04/01_U02
Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne do praktycznej realizacji poznanych na zajęciach algorytmów przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
IC_1A_U22C-1, C-2T-W-1, T-W-2, T-W-3, T-W-4, T-W-5, T-W-6, T-W-7, T-W-8, T-W-9, T-W-10, T-L-2, T-L-1, T-L-3, T-L-4, T-L-5, T-L-6, T-L-7, T-L-8M-1, M-2S-1, S-2

Kryterium oceny - wiedza

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O4/04/01_W01
W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe zagadnieniami przetwarzania obrazów medycznych, tłumaczyć wybrane metody filtracji obrazów, poprawy jakości, ekstrakcji i reprezantacji cech, wytłumaczyć wybrane standardy zapisu obrazów medycznych oraz scharakteryzować inne operacje na obrazie mające zastosowanie w tej dziedzinie (operacje morfologiczne, interpolacja).
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
3,0Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu, zastosowaniu wybranych podejść.
3,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
4,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
4,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
5,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.

Kryterium oceny - umiejętności

Efekt kształceniaOcenaKryterium oceny
IC_1A_O4/04/01_U01
Student potrafi w praktyce wykorzystać poznane w trakcie zajęć informacje na temat wybranych algorytmów analizy i przetwarzania obrazów medycznych.
2,0Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
3,0Student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizować postawione zadania na jej podstawie.
3,5Student odczuwa potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach analizy problemów na podstawie poznanej wiedzy.
4,0Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie na bazie nabytej wiedzy.
4,5Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedza, a także potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania na bazie nabytej wiedzy.
5,0Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania oraz w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań w celu analizy problemów i realizacji zadań na bazie poznanej wiedzy.
IC_1A_O4/04/01_U02
Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne do praktycznej realizacji poznanych na zajęciach algorytmów przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
2,0Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
3,0Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne do jego realizacji.
3,5Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i w podstawowej formie doprowadzić do jego realizacji.
4,0Student potrafi przeanalizować wybrany problem o dowolnej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
4,5Student potrafi przeanalizować dowolny problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
5,0Student potrafi przeanalizować dowolny problem o wysokiej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.

Literatura podstawowa

  1. Andrew S. Glassner, Principles of Digital Image Synthesis, The Morgan Kaufmann Series in Computer Graphics, 1995, 1st edition
  2. D. Frejlichowski (red.), Wybrane zagadnienia informatyki medycznej, SPWI, Szczecin, 2012, Pierwsze wydanie
  3. S. Ullman, High-Level Vision. Object Recognition and Visual Cognition, The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, 1996
  4. R. Tadeusiewicz R., P. Korohoda, Komputerowa analiza i przetwarzanie obrazów, Wydawnictwo Fundacji Postępu Telekomunikacji, Kraków, 1997

Literatura dodatkowa

  1. T. Pavlidis, Grafika i przetwarzanie obrazów. Algorytmy, WNT, Warszawa, 1987
  2. W. K. Pratt, Digital image processing, John Wiley & Sons, Nowy Jork, 1991
  3. Z. Wróbel, R. Koprowski, Przetwarzanie obrazu w programie MATLAB, AOW EXIT, Warszawa, 2004

Treści programowe - laboratoria

KODTreść programowaGodziny
T-L-1Konwersja obrazów4
T-L-2Operacje na histogramie6
T-L-3Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)4
T-L-4Progowanie ze stałym progiem2
T-L-5Progowanie histogramowe2
T-L-6Filtry statystyczne4
T-L-7Filtry splotowe4
T-L-8Detekcja krawędzi4
30

Treści programowe - wykłady

KODTreść programowaGodziny
T-W-1Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.2
T-W-2Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.2
T-W-3Typy obrazów i formaty graficzne.2
T-W-4Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).3
T-W-5Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.4
T-W-6Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.4
T-W-7Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.3
T-W-8Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.2
T-W-9Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).6
T-W-10Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.2
30

Formy aktywności - laboratoria

KODForma aktywnościGodziny
A-L-1Praca na zajęciach laboratoryjnych.30
A-L-2Samodzielne przygotowywanie materiałów do zajęć laboratoryjnych27
A-L-3Udział w konsultacjach i zaliczeniu.3
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta

Formy aktywności - wykłady

KODForma aktywnościGodziny
A-W-1Uczestnictwo w zajęciach.30
A-W-2Samodzielne przygotowanie na bazie analizy literaturowej i źródeł internetowych problemów do omówienia w ramach aktywnego uczestnictwa w dyskusji na wybranych wykładach.10
A-W-3Przygotowanie do egzaminu15
A-W-4Udział w konsultacjach i egzaminie5
60
(*) 1 punkt ECTS, odpowiada około 30 godzinom aktywności studenta
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O4/04/01_W01W wyniku przeprowadzonych zajęć student powinien być w stanie zdefiniować podstawowe zagadnieniami przetwarzania obrazów medycznych, tłumaczyć wybrane metody filtracji obrazów, poprawy jakości, ekstrakcji i reprezantacji cech, wytłumaczyć wybrane standardy zapisu obrazów medycznych oraz scharakteryzować inne operacje na obrazie mające zastosowanie w tej dziedzinie (operacje morfologiczne, interpolacja).
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_W15Posiada wiedzę z zasad działania systemów informatycznych przynajmniej jednego z następujących obszarów: e - biznes, e – zdrowie, media elektroniczne, poligrafia, zarządzanie wiedzą, przemysłowe systemy sterowania, metody sztucznej inteligencji, systemy wbudowane
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych.
C-2Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie przetwarzania i rozpoznawania obrazów i obiektów wyekstrahowanych z medycznych obrazów cyfrowych.
C-3Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-4Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i analizy obrazów w obrazowaniu medycznym.
C-5Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania przetwarzania i rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.
T-W-2Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.
T-W-3Typy obrazów i formaty graficzne.
T-W-4Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).
T-W-5Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.
T-W-6Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.
T-W-7Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.
T-W-8Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.
T-W-9Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).
T-W-10Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.
T-L-2Operacje na histogramie
T-L-1Konwersja obrazów
T-L-3Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)
T-L-4Progowanie ze stałym progiem
T-L-5Progowanie histogramowe
T-L-6Filtry statystyczne
T-L-7Filtry splotowe
T-L-8Detekcja krawędzi
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
S-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie ma dostatecznej wiedzy z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
3,0Student potrafi powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z prostymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Zna podstawy matematyczne kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu, zastosowaniu wybranych podejść.
3,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Rozumie aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
4,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
4,5Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
5,0Student potrafi bez problemu powtórzyć opanowaną wiedzę, związaną z wszystkimi zaprezentowanymi technikami przetwarzania i analizy obrazów medycznych, bazującymi na aparacie matematycznym. Potrafi także wskazać na podstawie przeglądu literatury inne rozwiązania, realizujące podobnie lub wydajniej wybrane problemy z zakresu reprezentacji i analizy obrazów medycznych. Potrafi ocenić porównawczo cechy konkurencyjnych rozwiązań, a także dostosować je do wybranego zagadnienia praktycznego. Potrafi na podstawie swojej wiedzy modyfikować istniejące metody, z użyciem zaawansowanego aparatu matematycznego. Rozumie i analizuje aparat matematyczny kategoryzacji, reprezentacji wybranych cech, opisu wybranych podejść.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O4/04/01_U01Student potrafi w praktyce wykorzystać poznane w trakcie zajęć informacje na temat wybranych algorytmów analizy i przetwarzania obrazów medycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U17Ma umiejętności w zakresie przeprowadzenia analizy problemów mających bezpośrednie odniesienie do zdobytej wiedzy
Cel przedmiotuC-3Wykształcenie umiejętności krytycznej oceny parametrów algorytmów i wskazania ich potencjalnego praktycznego zastosowania.
C-4Przytoczenie i dyskusja, a także szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i analizy obrazów w obrazowaniu medycznym.
C-5Wykształcenie umiejętności krytycznej analizy literatury naukowej pod kątem doboru wydajnych algorytmów realizujących zadania przetwarzania i rozpoznawania obrazów.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.
T-W-2Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.
T-W-3Typy obrazów i formaty graficzne.
T-W-4Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).
T-W-5Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.
T-W-6Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.
T-W-7Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.
T-W-8Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.
T-W-9Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).
T-W-10Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.
T-L-2Operacje na histogramie
T-L-1Konwersja obrazów
T-L-3Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)
T-L-4Progowanie ze stałym progiem
T-L-5Progowanie histogramowe
T-L-6Filtry statystyczne
T-L-7Filtry splotowe
T-L-8Detekcja krawędzi
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
S-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
3,0Student rozumie potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi realizować postawione zadania na jej podstawie.
3,5Student odczuwa potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie decydować o sposobach analizy problemów na podstawie poznanej wiedzy.
4,0Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy i potrafi samodzielnie opracować drogę postępowania oraz samodzielnie zrealizować zadanie na bazie nabytej wiedzy.
4,5Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz rozumie cel dzielenia się wiedza, a także potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania na bazie nabytej wiedzy.
5,0Student potrafi uzasadnić potrzebę zwiększania swojej wiedzy oraz dzieli się swoją wiedzą i potrafi określać wymagania, planować rozwiązania oraz realizować zdania oraz w sposób dynamiczny dostosowywać się do zmieniających się uwarunkowań w celu analizy problemów i realizacji zadań na bazie poznanej wiedzy.
PoleKODZnaczenie kodu
Zamierzone efekty kształceniaIC_1A_O4/04/01_U02Student potrafi wykorzystać narzędzia informatyczne do praktycznej realizacji poznanych na zajęciach algorytmów przetwarzania i analizy obrazów medycznych.
Odniesienie do efektów kształcenia dla kierunku studiówIC_1A_U22Potrafi ocenić przydatność rutynowych metod i narzędzi rozwiązania typowego zadania inżynierskiego, charakterystycznego dla reprezentowanej dyscypliny oraz wybrać i zastosować właściwą metodę i narzędzia
Cel przedmiotuC-1Zapoznanie studentów z podstawowymi metodami przetwarzania obrazów cyfrowych.
C-2Zapoznanie studentów z aktualnymi problemami i trendami w dziedzinie przetwarzania i rozpoznawania obrazów i obiektów wyekstrahowanych z medycznych obrazów cyfrowych.
Treści programoweT-W-1Wprowadzenie do problematyki przetwarzania i analizy obrazów cyfrowych: obecny stan wiedzy i podstawowe zastosowania.
T-W-2Obrazowanie medyczne – rodzaje i zastosowania w praktyce.
T-W-3Typy obrazów i formaty graficzne.
T-W-4Wybrane algorytmy przetwarzania wstępnego obrazów (pre-processing).
T-W-5Szkieletyzacja i segmentacja obrazów cyfrowych. Ekstrakcja cech.
T-W-6Wybrane niskopoziomowe metody reprezentacji obiektów na obrazach medycznych.
T-W-7Przegląd praktycznych zastosowań analizy i rozpoznawania obrazów w medycynie.
T-W-8Klasyfikacja obiektów i rozumienie obrazów.
T-W-9Szczegółowa analiza przykładowych praktycznych zastosowań algorytmów przetwarzania i rozpoznawania obrazów medycznych (zdjęcia RTG, zdjęcia mikroskopowe, automatyczna diagnoza, itd.).
T-W-10Przyszłość systemów obrazowania medycznego – kierunki rozwoju, potrzeby, wyzwania.
T-L-2Operacje na histogramie
T-L-1Konwersja obrazów
T-L-3Operacje geometryczne (obrót, skalowanie, przesunięcie, perspektywa)
T-L-4Progowanie ze stałym progiem
T-L-5Progowanie histogramowe
T-L-6Filtry statystyczne
T-L-7Filtry splotowe
T-L-8Detekcja krawędzi
Metody nauczaniaM-1Wykłady wspomagane prezentacją multimedialną, połączone z dyskusja w trakcie zajęć.
M-2Na ćwiczeniach laboratoryjnych indywidualna realizacja zadań, przydzielonych przez wykładowcę.
Sposób ocenyS-1Ocena formująca: Laboratoria – ocena pracy i efektów uzyskanych w trakcie zajęć, realizowanych w formie indywidualnej pracy nad zadanym zagadnieniem.
S-2Ocena podsumowująca: Wykład – ocena podsumowująca: zaliczenie pisemne z pytaniami otwartymi, dotyczącymi zagadnień prezentowanych i dyskutowanych na wykładzie, w formie opisowej.
Kryteria ocenyOcenaKryterium oceny
2,0Student nie spełnia kryteriów uzyskania oceny pozytywnej.
3,0Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne do jego realizacji.
3,5Student potrafi przeanalizować prosty problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i w podstawowej formie doprowadzić do jego realizacji.
4,0Student potrafi przeanalizować wybrany problem o dowolnej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
4,5Student potrafi przeanalizować dowolny problem z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.
5,0Student potrafi przeanalizować dowolny problem o wysokiej złożoności z zakresu przetwarzania i analizy obrazów medycznych, a także wskazać najlepsze narzędzia informatyczne i zrealizować zadanie z ich użyciem.