Syllabus del corso
Obiettivi
1. Conoscenza e capacità di comprensione
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di:
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.
2. Capacità di applicare conoscenza e comprensione
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di:
interpretare il ruolo della tecniche di acquisizione ed elaborazione della immagini biomediche in ambito radiologico (TC e RM) e medico nucleare, riconoscere le principali indicazioni di procedure particolari di elaborazione delle immagini.
3. Autonomia di giudizio
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di:
valutare criticamente la correttezza dei risultati ottenuti con procedure di acquisizione specifiche per quesiti clinici specifici (tecniche di acquisizione 4D per trattamenti radioterapici, per migliorare la risoluzione dei sistemi di imaging e comprendere l'importanza della personalizzazione dell'acquisizione in base alle necessità di trattamento del paziente e della malattia, 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.
4. Abilità comunicative
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di:
utilizzare una terminologia scientifica appropriata nell'ambito delle diverse modalità di acquisizione delle immagini biomediche e descrivere il razionale delle principali strategie di elaborazione nell'ambito dei team multidisciplinari.
5. Capacità di apprendimento
Al termine dell'insegnamento, lo studente sarà in grado di:
aggiornare autonomamente le proprie conoscenze attraverso la consultazione della letteratura scientifica e delle linee guida nazionali e internazionali;
comprendere l'evoluzione delle tecniche di elaborazione delle immagini digitali biomediche ed il loro impatto sulla pratica clinica;
sviluppare un approccio orientato alla formazione continua e alla medicina basata sulle evidenze.
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
36 ore suddivise in 9 incontri in didattica mista erogativa, laboratori ed esercitazioni in presenza e videoregistrazioni delle attività disponibili sul sito.
Materiale didattico
Diapositive e video 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
Sustainable Development Goals
Aims
1. Knowledge and understanding
By the end of the course, the student will be able to:
understand the basic methodologies for the correct acquisition and processing of medical images obtained using radiological, magnetic resonance, and nuclear medicine equipment.
2. Applying knowledge and understanding
By the end of the course, the student will be able to:
interpret the role of biomedical image acquisition and processing techniques in radiology (CT and MRI) and nuclear medicine, and recognize the main indications for specific image processing procedures.
3. Making judgments
By the end of the course, the student will be able to:
critically evaluate the accuracy of results obtained through acquisition procedures tailored to specific clinical questions (e.g., 4D acquisition techniques for radiotherapy treatments, methods to improve imaging system resolution); understand the importance of customizing acquisition based on patient and disease treatment needs; and identify—within the image processing workflow—any artifacts in the processed image that might compromise the result and the subsequent image interpretation.
4. Communication skills
By the end of the course, the student will be able to:
use appropriate scientific terminology regarding various biomedical image acquisition modalities and describe the rationale behind key processing strategies within multidisciplinary teams.
5. Learning skills
By the end of the course, the student will be able to:
independently update their knowledge by consulting scientific literature and national and international guidelines;
understand the evolution of biomedical digital image processing techniques and their impact on clinical practice;
develop an approach oriented towards continuous learning and evidence-based medicine.
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
None
Teaching form
36 hours divided into 9 meetings in mixed teaching, in-person workshops and exercises and video recordings of the activities available on the site
Textbook and teaching resource
Slides and videos of lectures
Semester
II semester
Assessment method
There isn't final assessment but the frequency is recorded in the laboratories.
Office hours
By appointement
Sustainable Development Goals
Staff
-
Stefano Chiodini
-
Claudio Landoni
