Medicinsk billedanalyse
Overordnede kursusmål
At give deltagerne indsigt i metoder til manipulation af billeder i medikotekniske applikationer. Efter kurset vil deltagerne kunne implementere og anvende de matematiske metoder på en computer. Deltagerne vil efter kurset være i stand til at løse en lang række billedanalytiske problemer på en radiologisk eller medicinsk forskerafdeling.
See course description in English
Læringsmål
- udføre landemærkebaseret, intensitetsbaseret samt overfladebaseret billedregistrering.
- vælge det mest passende similaritets-mål til specifikke billedregistreringsproblemer.
- anvende flere forskellige lineære og ikke-lineære transformationsmodeller i specifikke billedregistreringsproblemer.
- implementere segmenteringsalgoritmer baseret på generative probalistiske modeller.
- implementere simple neurale netværk til eksempel baseret segmentering.
- forklare de matematiske modeller og optimizers der bruges i medicinsk billedregistrering og segmentering.
- validere resultatet fra automatiserede algoritmer til medicinsk billedanalyse.
- vælge det mest passende interpolationsskema.
Kursusindhold
Registrering baseret på landmærker; intensitetsbaseret registrering (sum af kvadrerede forskelle, Mutual Information, principal axis transformation); lineær og ikke-lineære transformationsmodeller (stive og affine transformationer, tynde plade splines, B-splines); overfladebaseret registrering og segmentering; voxel-baseret segmentering ved brug af generative og diskriminerende metoder (Gaussisk blanding, Markov tilfældige felt priorer, neurale netværk); optimering (Gauss-Newton, forventningsmaksimering, stokastisk gradient nedstigning); atlasser; validering.
Undervisningsform
Online forelæsninger; øvelser. Forelæsningerne vil blive delt mellem DTU og Aalto Universitet, og vil blive streamet.