Képfeldolgozás és számítógépes orvosi diagnosztika

Image Processing and Computer-aided Medical Diagnostics

A tantárgyleírás hatályossága

Hatályosság kezdete:

2026. March 21.

Hatályosság vége:

—

Tantárgy neve (magyarul, angolul)

Képfeldolgozás és számítógépes orvosi diagnosztika

Image Processing and Computer-aided Medical Diagnostics

Tantárgykód

BMEVIMIM268

Tantárgyjelleg

—

Képzési szint

—

Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)

Kurzustípus	elmélet	gyakorlat	laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti)	2	1	0
jelleg (kapcsolt/önálló)	—	kapcsolt	—

Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa

vizsga

Tantárgy kreditértéke

Tantárgyfelelős

Dr.. Horváth Gábor

Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység

Mesterséges Intelligencia és Rendszertervezés Tanszék

Kar

Villamosmérnöki és Informatikai Kar

Tantárgy weboldala

—

Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege

—

Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény

nincs

Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel

nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

Bevezetés (2 óra elmélet/előadás):

A képalkotás alapjai, orvosi képfelvételi eljárások: röntgenfelvételek, CT, MRI, PET. A képfeldolgozás szerepe az orvosi
diagnosztikában.

Képreprezentáció, képjellemzők (4 óra elmélet/előadás):

Képábrázolás, képkódolási eljárások, veszteséges és veszteségmentes képtömörítési eljárások. DICOM, JPEG, JPEG2000
stb. képformátumok.

A szürkeárnyalatú és a színes képek jellemzői: képdinamika, felbontás, hisztogram stb. A képek hibái, tipikus zajok,
torzulások, műtermékek.

A képfeldolgozás alapjai (összefoglaló áttekintés) (4 óra elmélet/előadás):

Képjavító eljárások, képszűrés. Képmódosító eljárások. Élkiemelés, simítás. Hisztogram módosítás- és kiegyenlítés.
Morfológiai műveletek.

Képszegmentálás (4 óra elmélet/előadás):

Küszöbözés. Éldetektálás módszerei, élkövetés. Élek keresésén alapuló szegmentálási eljárások. Textúraelemzés.
Képpont-osztályozáson alapuló szegmentáló eljárások. Kombinált képszegmentáló eljárások: EdgeFlow.

Transzformált tartománybeli képfeldolgozó eljárások. (4 óra elmélet/előadás):

Képek frekvenciatartománybeli ábrázolása. Szűrés a frekvencia tartományban, dekonvolúció. Wavelet transzformáció és
alkalmazása a képfeldolgozásban. Curvlet.

Modell alapú képfeldolgozó eljárások (4 óra elmélet/előadás):

Aktív alak modell (ASM), Aktív megjelenési modell (AAM).

Képi objektumok definiálása (4 óra elmélet/előadás):

    Képek minősítése. Képi jellemzők és orvosi képeken megjelenő képi objektumok definiálása. Képi objektumok jellemzői,
    méret- pozíció- és elforgatás-invariáns jellemzők, és szerepük a képi objektumok felismerésében. Jellemző-kiemelés, mint
    előfeldolgozósi lépés az objektumfelismeréshez. Jellemző-kiemelés, mint adatredukció.

Képi objektumok azonosítása és felismerése (2 óra elmélet/előadás):

    Adatok csoportosítása: klaszterezés, osztályozás. Tanuló rendszerek: döntési fák, neuronhálók és alkalmazásuk képi
    objektumok osztályozására. Járulékos információ szerepe és felhasználása, integrált szöveg- és képfeldolgozás. Hibrid
    intelligens módszerek alkalmazása.

Képregisztráció (4 óra elmélet/előadás):

A regisztráció célja és szerepe az orvosi képek feldolgozásában. Geometriai transzformációk: lineáris és nemlineáris
transzformációk. Képpont-, felület- és intenzitás-alapú regisztrációs eljárások.

Orvosi képmegjelenítő és diagnosztikai rendszerek (4 óra elmélet/előadás):

PACS rendszerek, követelmények a PACS rendszerekkel szemben. CAD rendszerek.

Esettanulmányok: mammográfiás döntéstámogató rendszer, mellkas-diagnosztikai rendszer.

A tárgy célja, hogy bemutassa a képfeldolgozáson alapuló számítógéppel segített orvosi diagnosztikai (Computer Aided Diagnosis) eszközök szerepét, jelentőségét, valamint, hogy átfogó ismereteket adjon azokról az eljárásokról, melyek elsősorban a kétdimenziós orvosi képek elemzésére és ezen eljárások felhasználásával orvosi diagnosztika támogatására, döntéstámogatásra alkalmasak.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

A tárgy elméleti része előadás formájában kerül leadásra. A tárgy a gyakorlati alkalmazásokat a félév végi előadásokon mutatja be. A tanultak gyakorlati alkalmazására a félévközi feladat keretében kerül sor.

Tanulástámogató anyagok

Online források

A tárgy web-lapján közzétett előadási jegyzet,; elektronikusan hozzáférhető ajánlott szakirodalom és kiegészítő információ,; valamint web-es linkgyűjtemény.; M. Sonka, J. M. Fitzpatrick (Eds.): Handbook of Medical Imaging, Volume 2: Medical Image Processing and Analysis. SPIE Press, The International Society for Optical Engineering, Bellingham, Washington, 2000.; A. Bovik (Ed.): Handbook of Image and Video Processing, Academic press, New York, 2000.;

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák

(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Képesség típusú kompetenciák

(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)

nincs

Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák

(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)

nincs

Általános szabályok

Követelmények: a. A szorgalmi időszakban: Egy házifeladat, melynek kiadása a 4. oktatási héten történik. A megoldásokat a 14. oktatási héten kell beadni. A házifeladatra max. 20 pontot lehet kapni, a szükséges minimum a pontok 50%-a. b. A vizsgaidőszakban: szóbeli vizsga. A vizsgára bocsátás feltétele a házifeladat minimális szintű teljesítése. c. Osztályozás: A vizsga osztályzata a félévközi feladat legalább minimális szintű teljesítése esetén a házi feladat és a vizsgaeredmény alapján kerül megállapitásra 25-75% arányban. Pótlási lehetőségek: A házifeladat pótlása legkésőbb a pótlási héten lehetséges.

Teljesítményértékelési módszerek

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága

Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:

—

Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:

—

Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.