УТВЕРЖДАЮ
Директор института ИНК
___________ В.А. Клименов
«____»_____________2011 г.
РАБОЧАЯ ПРОГРАММА ДИСЦИПЛИНЫ
МЕТОДЫ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ
НАПРАВЛЕНИЕ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ) ООП
201000 БИОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ
ПРОФИЛЬ ПОДГОТОВКИ (СПЕЦИАЛИЗАЦИЯ, ПРОГРАММА)
МЕДИКО-БИОЛОГИЧЕСКИЕ АППАРАТЫ, СИСТЕМЫ И КОМПЛЕКСЫ
КВАЛИФИКАЦИЯ (СТЕПЕНЬ) магистр
БАЗОВЫЙ УЧЕБНЫЙ ПЛАН ПРИЕМА 2011
КУРС 1
СЕМЕСТР 3
КОЛИЧЕСТВО КРЕДИТОВ
4
ПРЕРЕКВИЗИТЫ
М3.В2
КОРЕКВИЗИТЫ
г.
ВИДЫ УЧЕБНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ И ВРЕМЕННОЙ РЕСУРС:
Лекции
18
час.
Практические занятия
18
час.
Лабораторные занятия
36
час.
час.
АУДИТОРНЫЕ ЗАНЯТИЯ
72
час.
САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА 54
час.
ИТОГО
126
час.
ФОРМА ОБУЧЕНИЯ
очная
ВИД ПРОМЕЖУТОЧНОЙ АТТЕСТАЦИИ
экзамен
ОБЕСПЕЧИВАЮЩЕЕ ПОДРАЗДЕЛЕНИЕ
кафедра промышленной и
медицинской электроники Института неразрушающего контроля
ЗАВЕДУЮЩИЙ КАФЕДРОЙ_____________( Г.С. Евтушенко)
РУКОВОДИТЕЛЬ ООП
_______________ (А.А.Аристов)
ПРЕПОДАВАТЕЛЬ
______________ (К.С. Бразовский)
2011 г.
1. Цели освоения дисциплины
Целью учебной дисциплины является:
1.1. в области обучения – формирование специальных знаний, умений, навыков в создании новых систем и методов цифровой обработки изображений для медицинской диагностической аппаратуры.
области воспитания – научить эффективно работать индивидуально и в команде, проявлять умения и навыки, необходимые для профессионального, личностного развития;
в области развития – подготовка студентов к дальнейшему освоению новых профессиональных знаний и умений, самообучению, непрерывному профессиональному самосовершенствованию.
2. Место дисциплины в структуре ООП
Дисциплина М3.В.2.1 «МЕТОДЫ АНАЛИЗА И СИНТЕЗА МЕДИЦИНСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ »
относится к вариативной части профессионального цикла дисциплин. Пререквизитом данной
дисциплины является М3.В2 «Компьютерные технологии в медико-биологических исследованиях», которая преподается в предыдущем семестре.
3.
Результаты освоения дисциплины
В результате освоения дисциплины студент должен будет:
Знать
– Законы: основные законы теории информации в обработке изображений.
– Характерные величины: основные вероятностные величины.
– Методики построения основных алгоритмических процедур высоких технологий в
биомедицинских исследованиях.
– Приборы и изделия: аппаратура анализа изображения и технического зрения, используемая в биомедицинских исследованиях.
Уметь
– Разрабатывать и выбирать принципы построения алгоритмов анализа изображений и
сигналов (по термограммам, рентгенограммам, кардиограммам, энцефаллограммам,
УЗИ и др.);
– Разрабатывать основные технических задания на создание алгоритмического и программного обеспечения для интеллектуализированных БМС.
– Рационально согласовывать параметры систем диагностики c биообъектом;
– Разрабатывать основные технические задания на исследование, конструирование и
моделирование оптических приборов и аппаратов для биомедицинской диагностики и
экспертизы.
владеть методами (приёмами)
– эксплуатации и разработки систем получения изображений в медицине (рентгенография, УЗВ-диагностика, микроскопия, томография и др.);
– оснащения рабочего места врача современной автоматизированной системой обработки изображений;
– квалифицированного подбора по требуемым параметрам ПЗС-камер и других комплектующих изделий для создания системы обработки изображений;
– разработки устройств сопряжения регистраторов изображений с персональными
компьютерами;
– синтеза цифровых фильтров для решения конкретных задач улучшения качества и
реставрации изображений;
– теоретического анализа информационной емкости и пропускной способности систем
формирования, хранения и передачи изображений
В процессе освоения дисциплины у студентов развиваются следующие компетенции:
1.Универсальные (общекультурные) способность стремиться к саморазвитию, повышению своей квалификации и мастерства (ОК-6);
2
способность использовать основные законы естественнонаучных дисциплин в профессиональной деятельности, применять методы математического анализа и моделирования,
теоретического и экспериментального исследования (ОК-10).
2. Профессиональные –
готовностью владеть методами проектирования технологических процессов производства биомедицинской и экологической техники с использованием автоматизированных систем технологической подготовки производства (ПК-12)
готовностью определять цели, осуществлять постановку задачи проектирования, подготавливать технические задания на выполнение проектных работ в сфере биотехнических систем и технологий (ПК-8)
способность собирать, обрабатывать, анализировать и систематизировать научнотехническую информацию по тематике исследования, использовать достижения отечественной и зарубежной науки, техники и технологии (ПК-6);
4. Структура и содержание дисциплины
4.1 Содержание разделов дисциплины:
Введение.
Биотехнические и медицинские системы. Принципы построения и обобщенная структура.
Раздел 1. Понятие об анализе биомедицинских изображений
Понятие об анализе биомедицинских изображений. Типы изображений: томограммы,
рентгенограммы, теплограммы, сцинтиграммы и др. и способы их описания.
Современные тенденции и перспективы развития методов обработки медикобиологической информации. Понятие о целях и принципах создания и управления базами
данных для биомедицинских исследований.
Методы предварительной обработки. Анизотропная и рекурентная фильтрация.
Минимизация визуальной информации, препарирование и нормализация, синтез контуров.
Автоматические и автоматизированные системы анализа изображений. Биотехнические системы анализа изображения.
Практические занятия
Лабораторные работы
1. Синтез двумерных цифровых ядер для высокочастотной фильтрации рентгеновских снимков- .3 часа
Раздел 2. Методы и алгоритмы обработки и анализа изображений
Медицинские изображения. Способы получения. Передающие системы.
Методы и алгоритмы обработки и анализа изображений. Модели изображений. Дискретизация, квантование и сжатие изображений и визуальных данных. Структурирование
изображений. Сегментация и действия над сегментами изображений.
Структурные модели и понимание изображений. Анализ статических и динамических
сцен.
Некорректные обратные задачи при восстановлении зависимостей и реконструкции
изображений.
Практические занятия
Лабораторные работы
2. Принципы преобразования сигналов и изображений
3. Пространственно-частотный метод описания изображений
Раздел 3. Алгоритмы и параметры описания изображений
Алгоритмы измерения параметров изображений. Интерактивный режим обработки
изображений. Электрооптический измерительный преобразователь. Параметры и характери3
стики устройств воспроизведения изображений. Алгоритмы подготовки изображения к анализу. Квазицветовое раскрашивание. Способы изменения градационных и пространственных
характеристик изображений.
Интегральные методы описания изображений. Частотные методы и ортогональные
базисы. Алгоритмы сжатия растровых изображений.
Компьютерная графика. Принципы стандартизации. Технические средства компьютерной графики
Практические системы анализа медицинских изображения.
Практические занятия
Лабораторные работы
4. Исследование Мультимодальной рабочей станции MULTIVOX
5. Исследование Системы обработки медицинских изображений
4.2 В таблице 1 приведена структура дисциплины по разделам и видам учебной деятельности с указанием временного ресурса в часах.
Таблица 1.
Структура дисциплины
по разделам и формам организации обучения
Название раздела/темы
Аудиторная работа (час)
СРС
(час)
Лек- Практ./сем.
Лаб. зан.
ции
Занятия
Введение
1. Понятие об анализе
биомедицинских изображений
2. Методы и алгоритмы
обработки и анализа изображений
3. Алгоритмы и параметры описания изображений
Итого
Колл,
Контр.Р.
Итого
2
0
0
6
8
4
6
8
16
34
6
6
14
16
6
6
14
16
42
18
18
36
54
126
КР.1
42
5. Образовательные технологии
Специфика сочетания методов и форм организации обучения отражается в матрице
(см. табл. 2).
Таблица 2.
Методы и формы организации обучения (ФОО)
ФОО
Лаб.
Пр. зан./ Тр*.,
Лекц.
раб.
Сем.,
Мк**
Методы
IT-методы
Работа в команде
Case-study
СРС
КП
4
Игра
Методы проблемного
обучения
Обучение
на основе опыта
Опережающая самостоятельная работа
Проектный метод
Поисковый метод
Исследовательский
метод
Междисциплинарное
обучение
* - Тренинг, ** - Мастер-класс
6. Организация и учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Приводится характеристика всех видов и форм самостоятельной работы студентов,
включая текущую и творческую/исследовательскую деятельность студентов:
6.1
Текущая СРС, направленная на углубление и закрепление знаний
студента, развитие практических умений:
- работа с лекционным материалом;
- подготовка к лабораторным занятиям;
- обзор литературы и электронных источников информации по индивидуально
заданной проблеме курса
(рекомендуется в случае недостаточного усвоения
материала, а также студентам, пропустившим аудиторные занятия по какой-либо
теме);
- опережающая самостоятельная работа;
- изучение тем, вынесенных на самостоятельную проработку (используется для тем, не
вошедших из-за недостатка времени в лекционный курс, но имеющих
непосредственное отношение к данной дисциплине);
- подготовка к контрольным работам, экзамену.
-
Творческая проблемно-ориентированная самостоятельная работа (ТСР):
поиск, анализ, структурирование информации
6.2.
Содержание самостоятельной работы студентов по дисциплине
Темы, выносимые на самостоятельную проработку:
Электрооптический измерительный преобразователь. Параметры и характеристики
устройств воспроизведения изображений. Алгоритмы подготовки изображения к анализу.
Квазицветовое раскрашивание. Способы изменения градационных и пространственных
характеристик изображений.
6.3
Контроль самостоятельной работы
Оценка результатов самостоятельной работы организуется как единство двух форм:
самоконтроль и контроль со стороны преподавателей. В частности, предусмотрена
процедура защиты лабораторных работ.
Учебно-методическое обеспечение самостоятельной работы студентов
Указываются образовательные ресурсы, рекомендуемые для использования при
самостоятельной работе студентов, том числе программное обеспечение, Internet- и
6.4
5
Intranet-ресурсы (электронные учебники, компьютерные модели и др.), учебные и
методические пособия, справочники, задачники и др.
7. Средства (ФОС) текущей и итоговой оценки качества освоения дисциплины
1. Современные
проблемы
методов
обработки
Метод преобразования локальных контрастов
2. Методы гистограмных преобразований
3. Разностные методы
4. Ранговые методы
5. Метод инверсной фильтрации
6. Методы обработки изображений в частотной области
7. методы обработки в пространственной области.
8. Структурированные методы
медицинских
изображений
9. первоначальная обработка изображения на основе использования дискретноог преобразования Фурье в четырёхслойной нейронной сети прямого распространения;
10. определение оптимальных параметров нейронной сети и параметров обучающего алгоритма;
11. итерационный алгоритм Бугера-Ван-Циттера.
12. Назначение модуля PACS (ПРОТОКОЛ DICOM
13. Программно-технический комплекс «Автоматизированная телемедицинская радиологическая информационная система (АТРИС)»
14. Обобщенная схема получения медицинских изображений.
15. Типы медицинских изображений: рентгеновские, радиоизотопные, оптические, ИКизображения, ЯМР-изображения, УЗВ-изображения.
16. Цифровые преобразователи изображений для медицинской радиологии.
17. Цифровая рентгенодиагностика в стоматологии.
18. Области применения: цитология, гистология, гематология, морфометрия, цитофотометрия.
19. Денситометрия, колориметрия и спектральный анализ изображений в микроскопии
20. . Морфометрия, измерение геометрических размеров, подсчет количества клеток, распределение клеток по размерам.
21. Компьютерный архив для хранения изображений. Анализ информационной емкости и
пропускной способности систем формирования, хранения и передачи изображений.
22. Компьютерная история болезни. Медицинские атласы изображений на компактдисках. Компьютерные учебные программы. Компьютерные методики медицинской
диагностики. Телемедицина, теледиагностика.
23. Принцип персептрона и неокогнитрона. Парадигмы Н.С.
24. Понятие о синтезе нейронных сетей. Метод обратного распространения ошибки при
обучении Н.С.
25. Аппаратурно – программная реализация распознающих устройств, в т.ч. Н.С..
6
26. Электронная и оптическая элементная база. Н.С.
27. Итерационный метод сжатия и распознавания изображений. Квазиоптимальные разложения по обобщенным гармоничным функциям (Уолша, Хаара и др.).
28. Методы формирования банков обобщенных эталонных изображений и сигналов в
”сжатом” базисе.
29. Методы автоматизированной интерпретации сигналов и изображений с использованием банка эталонов.
30. Теорема Котельникова для двумерных изображений. Частота дискретизации (Найквиста). Эффекты, связанные с наложением спектров. Прямоугольный и гексагональные
растры.
31. Дискретное преобразование Фурье. Быстрое преобразование Фурье.
8. Рейтинг качества освоения дисциплины
Качество освоения дисциплины оценивается согласно кредитно-рейтинговой системе
организации учебного процесса в Институте неразрушающего контроля.
В течение семестра предусмотрены две конференц-недели (на 9 и 18 неделях). Первая
конференц-неделя нацелена на развитие коммуникативной составляющей общекультурных
компетенций, вторая – призвана подвести итоги по данной дисциплине в семестре (отчетная,
контролирующая функции).
Рейтинг-план рассчитывается из 100 баллов на текущую успеваемость: 60 баллов выделяется на выполнение обязательных видов занятий (лабораторные работы); 40 баллов – на
рубежный контроль (контрольные работы). Студент, выполнивший и защитивший курсовой
проект, выполнивший обязательные пункты рейтинг-плана и набравший по итогам текущей
успеваемости не менее 51 балла, допускается к экзамену.
Промежуточная аттестация (в конце семестра) предусматривает экзамен. Экзаменационный билет включает два теоретических вопроса и одну задачу. Оценка по результатам экзамена выставляется по 100-балльной и по 5-балльной системе.
Рейтинг-план дисциплины приведен в отдельном файле.
9. Учебно-методическое и информационное обеспечение дисциплины
1. В.Т. Фисенко, Т.Ю. Фисенко, Компьютерная обработка и распознавание изображений: учеб. пособие. - СПб: СПбГУ ИТМО, 2008. –192 с.
1. Мирошников М.М., Лисовский В.А., Филиппов Е.В. и др. Иконика в физиологии и
медицине // Под ред. Уголева А.М. АH СССР. Отд-ние физиологии. Л.: Наука, 1987.
392 с.
2. Мирошников М.М. Теоретические основы оптикоэлектронных приборов. Л.: Машиностроение, 1983. 696 с.
3. Иванов В.П., Курт В.И., Овсянников В.А., Филиппов В.Л. Моделирование и оценка
современных тепловизионных приборов.Казань, ФНПЦ НПО ГИПО, 2006. 594с.
4. Прэтт У. Цифровая обработка изображений. М.: Мир, 1982. Т. 1, 2.791 c.
5. Ричардсон Я. Видеокодирование. H.264 и MPEG-4 – стандарты нового поколения. М.:
Техносфера, 2005. 368 с.
6. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений: Пер. с англ./Под ред. Чочиа
П.А. M.: Техносфера, 2005. 1072 c.
7. Красильников Н.Н. Цифровая обработка изображений. М.:Вузовская книга, 2001.
320с.
8. Горьян И.С., Межов Ф.Д., Фисенко В.Т. Введение в цифровую обработку изображений. Учебное пособие. СПб.: ЭИС им. М.Бонч- Бруевича, 1992. 60 c.
7
9. Методы компьютерной обработки изображений// Под редакцией Сойфера В.А.,М.:
Физматлит, 2001. 784 с.
Дополнительная литература
10. Ковалев В.А. Анализ текстуры трехмерных медицинских изображении.- Белорусская
наука, 2008 г.,264 с.
11. В. И. Донцов, В. Н. Крутько, А. А. Кудашов. Виртуальные приборы в биологии и медицин.- Ленанд, 2009. 216 с.
12. Ташлинский А.Г. Выявление изображения в технической разработке и составление
заявки на выдачу патента. Учебное пособие.-Ульяновск: УлГТУ, 1994,-128с.
13. Юрин Д.В. Методы и алгоритмы совмещения изображений и их применение в задачах
восстановления трехмерных сцен и панорам, анализе медицинских изображений (0601-00789). МГУ ВМиК. Москва.
14. .П. Дьяконов. Matlab 6.5 SP1/7 + Simulink 5/6. Работа с изображениями и видеопотоками. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. - 400с.
15. http://www.medbook.net.ru/011321.shtml
16. - http://www.dejarnette.com/efinegan/telemed.htm,
10. Материально-техническое обеспечение дисциплины
Лаборатория компьютерной диагностики (УН)
(ауд. 613, 614; корпус УЛК
СибГМУ)
Кардиоанализатор Анкар 131 – 1 шт.
Реограф-полианализатор РГПА-6/12-02 – 1 шт.
Блок пациента РГПА-6/11 – 1 шт.
ЭЭГ-анализатор ЭЭГА-21/26, энцефалан 131-03 – 1 шт.
Спироанализатор «Диамант» КМ-АР-01 – 1 шт.
Велоэргометр ВЭ-02 – 1 шт.
Система для электроимпедансной томографии – 1 шт.
Система для биоуправления с биологической обратной связью «БОСТОН» – 1 шт.
ЭКГ-триггер – для кардиоинтервалометрии – 1 шт.
«Реоритм» – система синхронного исследования сердечного ритма и гемодинамики – 1
шт.
Компьютерный класс
(ауд. 614, корпус УЛК Сиб ГМУ)
Компьютерный класс, оборудованный компьютерами Pentium IV, объединенными в
локальную сеть с выходом в Internet– 12 шт.
Мультимедиапроектор «Sharp».
Программа составлена на основе Стандарта ООП ТПУ в соответствии с требованиями ФГОС по направлению и профилю подготовки 201000 БИОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ И ТЕХНОЛОГИИ.
Программа одобрена на заседании
кафедры промышленной и медицинской электроники
Института неразрушающего контроля
(протокол № ____ от «___» _______ 2011 г.).
Автор: Бразовский К.С.
Рецензент(ы) __________________________
8
