K-INFO
HU
EN
Belépés
Tantárgy » BMEVIMIMA04
Régebbi verziók TAD letöltése (PDF)

Orvosi képdiagnosztika

Medical Image-Based Diagnosis
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
—
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Orvosi képdiagnosztika
Medical Image-Based Diagnosis
Tantárgykód BMEVIMIMA04
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 4
Tantárgyfelelős
Dr. Dobrowiecki Tadeusz Pawel
beosztás: egyetemi docens
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
1. Bevezetés: A képalkotás alapjai, orvosi képfelvételi eljárások: röntgenfelvételek, tomoszintézis, CT, MRI, PET. A képfeldolgozás szerepe az orvosi diagnosztikában. Képalkotás rendszerelméleti megközelítése: modellezés LSI rendszerekkel, ehhez kapcsolódó minősítők (MTF, NPS, NEQ, DQE).

2. Képreprezentáció, képjellemzők: Képábrázolás, képkódolási eljárások, veszteséges és vesz­teségmentes képtömörítési eljárások. Szabványos képformátumok (DICOM, stb.).

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

3. A képfeldolgozás alapjai (összefoglaló áttekintés): Képjavító eljárások, képszűrés. Képmó­dosító eljárások. Hisztogram módosítás- és kiegyenlítés. Élkiemelés, éldetektálás, élkövetés. Adaptív szűrési eljárások. Simítás. Morfológiai műveletek. Küszöbözés. Szegmentálási eljárások. Textúraelemzés.

4. Transzformált tartománybeli képfeldolgozó eljárások. Képek frekvenciatartománybeli ábrá­zolása. Szűrés a frekvenciatartományban, dekonvolúció. Wavelet transzformáció és alkalma­zása a képfeldolgozásban.

5. Modell alapú képfeldolgozó eljárások): Aktív alak modell (ASM), Aktív megjelenési modell (AAM), Snake, stb. és alkalmazásuk orvosi képek elemzésére.

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

7. 2D rekonstrukciós eljárások: Radon-transzformáció, szűrt visszavetítés, FDK eljárás, Kaczmarz-iteráció, ART eljárások, ML-EM rekonstrukciós eljárás. Compressed sensing alapú rekonstrukció (ADM alapú TV rekonstrukció). Helikális CT, Cone-beam CT, limitált szögtartományú CBCT (tomoszintézis), valamint PET modalitás rekonstrukciós problémája.

8. Képi objektumok azonosítása és felismerése: Adatok csoportosítása: klaszterezés, osztályo­zás. Tanuló rendszerek: döntési fák, neuronhálók és alkalmazásuk képi objektumok osztályozá­sára. Járulékos információ szerepe és felhasználása, integrált szöveg- és képfeldolgozás.

9. Orvosi képmegjelenítő és diagnosztikai rendszerek PACS rendszerek, követelmények a PACS rendszerekkel szemben. CAD rendszerek. Esettanulmányok: mammográfiás döntéstá­mogató rendszer, mellkas-diagnosztikai rendszer.


Az orvosi diagnosztika egyre nagyobb mértékben alkalmaz képalkotó eljárásokkal dolgozó eszközöket. Ide tartoznak a klasszikus kétdimenziós (2D) képeket eredményező rendszerek (Röntgen berendezések mellkasröntgen, mammográfia, stb), az újabban megjelent 2,5D rendszerek (mellkas- és mammo-tomo­szintézis rendszerek), illetve a 3D képalkotó és diagnosztikai rendszerek (számítógépes tomográf (CT) rendszerek, MRI (mágneses rezonanciás) rendszerek, PET-CT, az octreoscan, stb). A képek értelme­zése, elemzése, a képek minősítése, elváltozások detektálása és kategorizálása bonyolult, nagy háttér­tudást igénylő feladat, melyben a számítógépes feldolgozás, az „intelligens adatelemzés" fontos szere­pet kap. A tárgy célja, hogy bemutassa a számítógéppel segített orvosi diagnosztikai (Computer Aided Diagnosis, CADe, Computer Aided Detection CADx) eszközök szerepét, jelentőségét, valamint, hogy át­fogó ismereteket adjon azokról az eljárásokról, melyek elsősorban 2D 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. Gyakorlati ismeretek megszerzésére a házi feladat megoldása során és a félév végi előadásokon nyílik lehetőség.

Tanulástámogató anyagok

Online források
J. Beutel, H. L. Kundel, R.L Van Metter (eds) Handbook of Medical Imaging, Vol. 1 Physics and Psycophysics, SPIE Press, 2000. USA; M. Sonka, J. M Fitzpatrick (eds) Handbook of Medical Imaging, Vol. 2. Medical Image Processing and Analysis, SPIE Press, 2002. USA; Gengsheng Lawrence Zeng: Medical Image Reconstruction, A Conceptual Tutorial. Springer, 2010.; William K Pratt: Digital Image Processing 4th edition. John Wiley & Sons, 2007.; Sokszorosított részletes előadásvázlatok; Cikkgyűjtemény;  

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:   félév közben (kb. 8-9. héten) egy nagy ZH (max. pontszám 60), amely a félév utolsó hetében (külön időpontban) pótolható, a szükséges minimum szint a pontok 40%-a. Opcionális 6 db házi feladat, melyek megoldása nem feltétele az aláírás megszerzésének, viszont beleszámítanak a félév végi osztályzat kialakításába. A feladatok a félév során folyamatosan kerülnek kiadásra, beadásuk a kiadást követő két héten belül esedékes, pótlásra nincs lehetőség. b. A vizsgaidőszakban:     szóbeli vizsga. A vizsgára bocsátás feltétele az évközi ZH minimális szintű (“megfelelt”) teljesítése. c.              Elővizsga: nincs Pótlási lehetőségek: A TVSZ szerint.
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.