Course Syllabus
Obiettivi
• conoscere le metodologie di base per una corretta acquisizione ed elaborazione di immagini mediche ottenute con apparecchiature radiologiche, di risonanza magnetica e di medicina nucleare.
• conoscere la bioingegneria del sistema visivo umano saper indicare i passi che consentono di convertire un segnale bidimensionale in forma numerica conoscere le basi dell’elaborazione digitale delle immagini saper utilizzare i filtri bidimensionali ed interpretare lo spettro di un’immagine conoscere le basi della ricostruzione tomografica essere in grado di descrivere le operazioni fondamentali per l’integrazione di immagini multimodali
• saper riconoscere nel processo di elaborazione delle immagini, l’eventuale presenza di artefatti nell’immagine elaborata che inficiano il risultato e la relativa interpretazione dell’immagine.
• saper le principali indicazioni delle metodiche di elaborazione dell’imaging radiologico, di risonanza magnetica e medico nucleare nelle principali patologie oncologiche e cardiologiche.
Contenuti sintetici
Il laboratorio fornisce allo studente le conoscenze relative alle metodologie d’acquisizione, analisi ed elaborazione delle immagini biomediche ottenute dalla strumentazione impiegata in diagnostica radiologica, di risonanza magnetica e di medicina-nucleare non invasiva.
In particolare vengono trattate le procedure per l’estrazione dell’informazione utile attraverso l’uso di opportune tecniche fisiche, matematiche ed informatiche. Con questo laboratorio si intende pertanto fornire allo studente le conoscenze di elaborazione dell’imaging biomedico per una loro reale applicazione nel corso della futura attività di lavoro.
Programma esteso
La conversione A/D delle immagini: campionamento spaziale e codifica dei livelli di grigio e dei colori, dithering. - Tecniche di miglioramento della qualità: costruzione dell’istogramma, correzione di luminosità, contrasto e gamma, soglia, equalizzazione dell’istogramma, look-up table. - Operatori logici e bit-plane slicing. - La convoluzione bidimensionale. Filtri a maschera passa basso e passa alto. - Esaltazione ed estrazione dei contorni: filtri di Prewitt e di Sobel, algoritmo del gradiente. - Filtri non convolutivi: il filtro mediano. - Il dominio delle frequenze spaziali: la trasformata di Fourier bidimensionale. Elaborazione 3D delle immagini: trasformazioni geometriche, estrazione e ricostruzione di superfici, modelli di visualizzazione 3D, integrazione di immagini multimodali. - La tomografia assiale: proiezioni, sinogramma, metodi di ricostruzione analitici e iterativi. - Riorientamento delle immagini tomografiche SPET e PET in studi cardiaci: asse corto, asse lungo orizzontale, asse lungo verticale. - Metodi di analisi delle immagini biomediche - analisi visiva di immagini statiche e dinamiche in medicina nucleare - analisi quantitativa di immagini statiche, dinamiche e gating in medicina nucleare - regioni di interesse (ROI) - curve attivita’/tempo - Standardized uptake value (SUV) - modello compartimentale FDG con campionamento plasma e tessuto - immagini parametriche - Applicazione dei principali metodi di analisi delle immagini in oncologia, cardiologia e neurologia - Integrazione CT-SPET e CT-PET in oncologia con applicazioni in radioterapia.
Prerequisiti
Nessuno
Modalità didattica
Laboratori ed esercitazioni erogate in modalità mista in parziale presenza e/o videoregistrazioni asincrone/sincrone
Materiale didattico
Diapositive delle presentazioni
Periodo di erogazione dell'insegnamento
II semestre
Modalità di verifica del profitto e valutazione
Non è prevista una valutazione finale ma viene registrata la frequenza ai laboratori
Orario di ricevimento
Su appuntamento
Aims
The student should:
• learn the basic methods for proper acquisition and processing of medical images obtained with X-ray instruments, MRI and nuclear
medicine instruments.
• know the bioengineering of the human visual system
• be able to outline the steps that allow to convert bidimensional signal in a number
• know the basics of digital images
• know how to use bidimensional filter and interpret the spectrum of an image
• know the basics of tomographic reconstruction
• be able to describe the basic operations for the integration of multimodal images
• be able to recognize artifacts that disrupt the results and interpretation of the image.
• know the main indications of the imaging processing of radiological imaging, MRI and nuclear medicine imaging (in oncology and cardiology)
Contents
The laboratory provides students with the knowledge of the methods of acquisition, processing and analysis of medical images obtained from the instruments used in diagnostic radiology, MRI and nuclear medicine-not invasive. In particular the laboratory explains the procedures for the extraction of useful information through the use of appropriate techniques.
So this laboratory provides students with the knowledge of biomedical imaging processing for their effective application in work activities
Detailed program
- A/D image conversion: spatial sampling and color and gray level coding, dithering.
- Quality improvement techniques: histogram construction, brightness correction, contrast and gamma, threshold, histogram equalization, look-up table.
- Logical and bit-plane slicing operators.
- The two-dimensional convolution. Low pass and high pass mask filters.
- Exaltation and extraction of the contours: Prewitt and Sobel filters, gradient algorithm.
- Non convolutive filters: the median filter.
- The spatial frequency domain: the two-dimensional Fourier transform. 3D image processing: geometric transformations, surface extraction and reconstruction, 3D visualization models, multimodal image integration.
- Axial tomography: projections, sinogram, analytical and iterative methods of reconstruction.
- Reorientation of SPET and PET tomographic images in cardiac studies: short axis, horizontal long axis, vertical long axis.
- Biomedical image analysis methods - visual analysis of static and dynamic images in nuclear medicine - quantitative analysis of static, dynamic and gating images in nuclear medicine - regions of interest (ROI) - time/activity curves - Standardized uptake value (SUV) )
- compartmental model FDG with plasma and tissue sampling - parametric images
- Application of the main methods of image analysis in oncology, cardiology and neurology - CT-SPET and CT-PET integration in oncology with applications in radiotherapy.
Prerequisites
Teaching form
Laboratories and exercises delivered in mixed mode: partial presence and/ or asynchronous/ synchronous videorecordings
Textbook and teaching resource
Slides of lectures
Semester
II semester
Assessment method
Office hours
By appointement