Principi fisici e tecnologie per la formazione di immagini mediche
(radiologia, medicina nucleare, ultrasuoni, bioimmahini ottiche, risonanza magnetica, ricostruzione di tomografie),
approccio computazionale alla diagnostica per immagini.
Bioimmagini di G. Coppini, S.Diciotti, G. Valli, Pàtron ed., Bologna, 2012.
PDF delle diapositive presentate a lezione ed esercitazione.
Obiettivi Formativi
Conoscere le tecniche di formazione delle immagini mediche;
approfondifre le conoscenze sul trattamento delle immagini mediche: in particolare comprendere l'approccio computazionale alle immagini mediche, al fine di ricostruire immagini tomografiche e supportare i medici nella loro attività clinica e di ricerca.
Prerequisiti
Nessuno per gli iscritti alla laurae magistale.
Metodi Didattici
Lezioni in aula con videoproiettore.
Esercitazioni al laboratorio (a gruppi di due o tre studenti).
Altre Informazioni
I appello 16/01/2013 ore 10
II appello 6/02/2013 ore 10
III appello 27/02/2013 ore 10
IV appello 19/06/2013 ore 10
V appello 3/07/2013 ore 10
VI appello 17/07/2013 ore 10
VII appello 4/09/2013 ore 10
Alle date ufficiali possono essere aggiunte altre date, da concordare col docente.
Gli esami si svolgono di solito nello studio del prof.Baroni, nel Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione, S.Marta 3, piano 2.
Solo in caso di più di 4 studenti iscritti ed effettivamente presenti a una delle adte ufficiali, l'esame si svolgerà in un'aula (da definire).
Modalità di verifica apprendimento
Esame orale sul programma svolto, eventualmente preceduto dall'esposizione di una tesina scritta.
Programma del corso
IMMAGINI A RAGGI X: tubo radiogeno, problemi radiologici diretto e inverso, radiazione diffusa. Radiografia proiettiva: radiografia convenzionale su pellicola (immagini statiche) e con intensificatore di brillanza (immagini dinamiche); radiografia numerica (videoradiografia e DSA, rivelatori a pannelli piatti). La tomografia computerizzata: vantaggi, principio di funzionamento, evoluzioni.
IMMAGINI RADIOISOTOPICHE: confronto tra medicina nucleare e radiologia, radiofarmaci, collimatori e rivelatori. Componenti e funzionamento della gamma-camera. Cenni alla tomografia ad emissione: SPECT e PET.
IMMAGINI ECOGRAFICHE
Generazione e propagazione di ultrasuoni, ecografo ad impulsi, tecniche di scansione e focalizzazione, prestazioni e applicazioni, ecocardiografia con agente di contrasto, ecografia doppler.
IMMAGINI OTTICHE
Immagini di fluorescenza: molecular imaging, fluoroangiografia. Tomografia a coerenza ottica (OCT): nel dominio del tempo o della frequenza, prestazioni e applicazioni.
TECNICHE di IMMAGINE SPERIMENTALI (cenni)
Tomografia opto-acustica. Termografia all'infrarosso. Magnetoencefalografia.
Tomografia ad impedenza elettrica.
METODI di RICOSTRUZIONE delle IMMAGINI TOMOGRAFICHE
Limiti della radiografia convenzionale. Il problema della ricostruzione e visualizzazione 3D. Generazione di proiezioni: tomografia per trasmissione, tomografia per emissione. Ricostruzione matematica di tomografie. Cenni ai metodi iterativi. Metodi analistici: algoritmo di retroproiezione filtrata. Complementi.
IMMAGINI di RISONANZA MAGNETICA
Principi fisici. Il segnale RM e le sequenze di eccitazione. Risonanza Magnetica funzionale.
Ricostruzione di immagini in tomografia RM.
VISIONE ARTIFICIALE di IMMAGINI MEDICHE
Cenni alla visione biologica. I sistemi di ausilio alla diagnostica per immagini (CAD: Computer Aided Diagnosis Systems) e loro caratteristiche.
SEGMENTAZIONE di IMMAGINI
Riconoscimento di regioni e di contorni. Ccollegamento di elementi di contorno in contorni completi: programmazione dinamica, modelli deformabili.
ANALISI quantitativa di IMMAGINI MEDICHE.
Analisi della Tessitura.
Analisi della forma: indici geometrici, descrittori di Fourier, analisi della curvatura in 2D e 3D.
Analisi del movimento. Il flusso ottico. Il metodo delle corrispondenze.
Applicazione allo studio della funzione regionale della contrazione cardiaca.
INTERPRETAZIONE di IMMAGINI MEDICHE : approccio data-driven e model-driven. Training set e test set. Riconoscimento statistico. Sistemi basati su REGOLE e su Insiemi sfumati (fuzzy logic).
ESERCITAZIONI SOFTWARE al LABORATORIO.