Програма по дисциплината: Разпознаване на образи в медицината



Дата28.10.2018
Размер285 Kb.
ТипПрограма
Софийски университет “ св. Климент охридски”

Физически факултет
Утвърдена с Протокол №………./…………

Декан:

(доц. д-р Д. Мърваков)
УЧЕБНА ПРОГРАМА
ПО ДИСЦИПЛИНАТА:Разпознаване на образи в медицината

ВКЛЮЧЕНА В УЧЕБНИЯ ПЛАН НА СПЕЦИАЛНОСТ: ФИЗИКА НА ЯДРОТО И ЕЛЕМЕНТАРНИТЕ ЧАСТИЦИ

СТЕПЕН НА ОБУЧЕНИЕ: МАГИСТЪР

КАТЕДРА: АТОМНА ФИЗИКА

ИЗВАДКИ ОТ УЧЕБНИЯ ПЛАН:

Вид на занятията:СеместърХорариум-часа/седмично:хорариум-часа

общо:Лекции345Семинарни упражненияПрактически упражнения230Общо часа:575Форма на контрол:Текуща + изпит

Мьгистърска програм, пролетен семестър

Хорариум: 3 + 0 + 2

Лектори: ст.н.с.IIст. д-р Димо Т. Димов, ИИТ – БАН

тел. 870 64 93, e-mail dtdim@iinf.bas.bg

доц. д-р Антоний Т. Попов, ФМИ, СУ

тел. 8161 861, e-mail atpopov@fmi.uni-sofia.bg


Анотация:

В курса ще бъдат разглеждани както класически ( основани на Фурие анализа методи, трансформации на Хаф) така и по-нови направления в областта ( напр. извличане на геометрични признаци, синтактични методи и др). За конкретност, в лекциите ще се разглеждат методи, подходи и средства, специфични при компютърната обработка на документи (в частност медицински томографски изображения – MR, Rö, Ултразвук) с характерните там три последователни етапа - предварителна обработка на изображенията, същинското разпознаване по части и финално повишаване на правдоподобието на разпознаване. Ще бъдат разгледани и други специфични приложения задачи свързанни с генния анализ и др.

This is an introductionary course in the field of modern pattern analysis for 4-th grade bachelor students in Computer Science, Mathematics and Applied Mathematics with interests in Imaging Technologies and Pattern Recognition. The classical methods based on Fourier analysis, Hough transforms etc. will be presented as a necessary background. Some new modern methods (geometric features, syntactic approach) will be considered as well. The methods taught will be demonstrated on the essential problem of document analysis following the three natural stages of the recognition process: image preprocessing and enhancement, segmentation, increasing the recognition rate and plausibility. Applications to medical diagnosis and imaging will be considered as well (X-ray, MR and ultrasound digital tomography, genome analysis)
Основни теми:

Обработка на изображения и разпознаване на образи. Основни понятия. Видове приложни задачи. Разпознаване на двумерни образи.

Цифрово представяне на изображенията. Трансформация на Фурие. Теорема на Шенон. Растерни и векторни представяния.

Методи за повишаване на качеството на изображенията и подтискане на шума. Линейни и нелинейни филтри. Сегментация. Бинаризация.

Методи за извличане на графични признаци от полутонови изображения. Оконтуряване. Скелетизация. Изтъняване. Векторизация.

Методи за регистриране на графични елементи в изображението. Трансформация на Хаф за линейни отсечки. Обобщена трансформация на Хаф.

Морфологични за обработка на изображения. Приложения при геномния анализ и томографията.

Фрактални методи за анализ на сигнали. Приложение за анализ на ЕКГ и ЕЕГ сигнали. Фраkтална размерност на изображения.

Размити методи за обработка на изображения. Топологични методи за извличане на признаци. Приложения в медицината.

Трансформации на изображения. Пирамидални представяния. Вълнови трансформации.

Извличане на информативни признаци за класификация. Линейно пространство на признаците. Трансформация на Карунен-Лоев.

Методи за еластично съпадане на графични образи. Взаимна корелация между образ и еталон. Трансформация на разстоянията. .

Синтактични и структурни методи при разпознаване на текст и графика. Формални езици и пораждащи граматики за описание на 2D образи. Синтактични класификатори.

Методи за повишаване качеството на разпознаване. Комбиниране на класификатори. Повишаване на достоверността на разпознаването чрез речник с образци.


Упражнения

Графични средства в компютърните среди. Файлови формати за обмен на графична информация.

Бази данни за изображения. Методи за ефективен достъп. Бази данни при компютърния анализ на документи.

Компютърен анализ на документи – работа с OCR програми

МАТЛАБ – oсновни функционални възможности, скриптов език на системата, създаване на собствени скриптове.

МАТЛАБ – Image Processing Toolbox – основни функции.

МАТЛАБ – Wavelet Processing Toolbox – основни функции.

Работа с рентгенови мамограми. Откриване на микрокалцификати.

Клъстеризация: отделяне на различните видове тъкани.

Работа с магнитно-резонансни мозъчни изображения. Откриване на склеротични плаки и тумори.

Анализ на кардиограми и енцефалограми.
Форма на оценяване:

Текущо - в диалог на лекции и упражнения.

Курсов проект - програмна разработка по някоя от основните теми.

Писмен изпит - конспектът варира в рамките на 15-25 въпроса, според акцентите в преподадения материал, пожелание при конкретната реализация на курса.

(Добрата текуща оценка и/или успешният курсов проект са бонификация при изпита).
Литература:
Baxes G. A.: Digital Image Processing - principles and applications, John Wiley & Sons, Inc., NY, 1994.

Duda R.O., P.E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification, John Wiley Interscience, 2000.

Fundamentals in Handwriting Recognition. In S. Impedovo (ed.), NATO ASI Series, "F": Computer and System Sciences, Vol. 124, Springer-Verlag, Berlin, 1994.

Kerre E., M. Nachtegael (eds.), “Fuzzy techniques in image processing”, (Studies in fuzziness and soft computing, vol. 53) , Physica- Verlag, Berlin 2000.

Masters T.: Signal and Image Processing with Neural Networks (AC++ Source Book), John Wiley & Sons, Inc., 1994.

Progress in Handwriting Recognition, A. C. Downton & S. Impedovo Eds., World Scientific, 1997.

Гочев Г.: Компютърно зрение и невронни мрежи, ТУ-София, 1998.

Дуда Р. О., П. Е. Харт: Распознавание образов и анализ сцен,"Мир",Москва, 1976.

Задирака В. К.: Теория вычисления преобразования Фурье. "Наукова думка", Киев, 1983.

Павлидис Т.: Алгоритмы машинной графики и обработка изображений. "Радио и связь", Москва, 1986.



Ту Д. Т., Р. К. Гонзалес: Принципы распознавания образов, "Мир", Москва, 1978.

Фу К.: Структурные методы в распознавании образов, "Мир", Москва, 1977.
Каталог: ~ap -> programs -> mag
mag -> Програма по дисциплината: стандартен модел на силните и електрослабите взаимодействия
mag -> Програма по дисциплината: Слаби взаимодеиствия на елементарните частици
programs -> Програма по дисциплината: Увод във Физиката на eлеменарните частици
programs -> Програма по дисциплината : Атомна физика и взаимодействие на йонизиращите лъчения с веществото
programs -> Програма по дисциплината : Експериментална ядрена физика включена в учебния план на специалност: Ядрена техника и енергетика
programs -> Програма по дисциплината: физика на атомното ядро и елементарните частици
programs -> Програма по дисциплината : Експериментална ядрена физика включена в учебния план на специалност: Физика, Инж физика
programs -> Програма по дисциплината: Ядрена електроника (избираема) включена в учебния план на специалност: Физика, Инж. Физика, ятяе
programs -> Програма по дисциплината: Атомна физика и взаимодействие на йонизиращите лъчения с веществото
programs -> Програма по дисциплината: физика на атомното ядро и елементарните частици включена в учебния план на специалност


Поделитесь с Вашими друзьями:




База данных защищена авторским правом ©obuch.info 2020
отнасят до администрацията

    Начална страница