3 ECTS credits
80 u studietijd
Aanbieding 1 met studiegidsnummer 4012478FNR voor alle studenten in het 1e semester met een gespecialiseerd master niveau.
Ondervermelde omschrijving moet geactualiseerd worden. Gelieve de titularis te contacteren.
De cursus start met een inleiding tot de ééndimensionale digitale signaalverwerking: lineaire systemen (convolutiesom), Fouriervoorstelling, bemonstering, signaaltransformaties (inclusief uitbreiding naar meerdere dimensies), filters (FIR), conversie van de bemonsteringsfrequentie en reconstructie van het analoge signaal. Specifieke eigenschappen en voorverwerking van biomedische signalen worden beschreven (EEG, ECG, ….).
Een belangrijk deel van de cursus handelt over medische beeldvorming: technieken, fysische principes, beeldvormingsmodellen, instrumentatie.
- Nucleaire geneeskunde: Fysische principes (mechanismen voor de fotonproductie, interactie fotonen-materie); Monte-Carlosimulaties in medische beeldvorming; instrumentatie (collimatoren, detectoren; gamma camera, PET beeldvorming, SPECT beeldvorming).
- Radiologie: Beeldvorming in conventionele radiologie (basismodel); productie van X-stralen; spectrum van X-stralen; CT scanner principes; reconstructie van beelden (mathematisch raamwerk, reconstructiealgoritmen, reconstructieartefacten); digitale radiologie (subtractietechnieken met contraststof en met multipele energieën); visualisatie van CT-scans.
- Magnetische Resonantie, MRI: Fysische principes, beeldvorming (spatiale encodering - slice selectie, frequentie en fase encodering, signaaldetectie, Fourierreconstructie, sampling, wegwerken van verscheidene types niet-idealiteiten), pulssequenties, recente vooruitgang (o.a. hogesnelheidsacquisitie).
Medische beeldverwerking is het tweede hoofdonderdeel van de cursus. De basisprincipes en een aantal essentiële technieken van de digitale beeldverwerking worden beschreven. De nadruk wordt gelegd op aspecten welke in het bijzonder van belang zijn voor toepassingen met medische beelden: beeldverbetering, beeldvisualisatie (inclusief 3D visualisaties), segmentatie en labelling van beelden (i.e. het aflijnen en herkennen van anatomische entiteiten in medische beelden zoals MRI, CT) en beeldfusie (geometrische registratie van beelden van dezelfde modaliteit - bv. CT-CT, of van verschillende modaliteiten - bv. PET-CT). De principes en technieken zullen geïllustreerd worden via demonstraties (o.a. 3D visualisatie van biomedische beelden) en via casestudies opgesteld op basis van eigen onderzoeksprojecten.
- Perceptie van beelden en typische eigenschappen van medische beelden
- Een inleiding tot meerdimensionele signaalverwerking
- Technieken voor beeldverbetering
- Beeldsegmentatie
- Beeldfusie, matching en beeldregistratie
- Beeldvisualisatie
De cursus wordt rijkelijk ondersteund met practica bestaande uit een hospitaalbezoek en oefeningen in de digitale signaal- en beeldverwerking toegepast op uiteenlopende medische signalen en beelden. Hierbij wordt een inleiding gegeven tot programmeren in MATLAB.
Raadpleeg studiedeelfiche ID006871.
Raadpleeg studiedeelfiche ID006871.
De beoordeling bestaat uit volgende opdrachtcategorieën:
Examen Andere bepaalt 100% van het eindcijfer
Binnen de categorie Examen Andere dient men volgende opdrachten af te werken:
Raadpleeg studiedeelfiche ID006871.
Deze aanbieding maakt deel uit van de volgende studieplannen:
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Artificiële Intelligentie
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Multimedia
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Software Languages and Software Engineering
Master in de ingenieurswetenschappen: computerwetenschappen: afstudeerrichting Data Management en Analytics