Obiettivi dell'insegnamento
L'obiettivo principale del corso è quello di fornire allo studente le basi teoriche e pratiche per effettuare elaborazione di base di immagini biomediche, in particolare utilizzando il toolbox per l'Image Processing di Matlab.

Programma delle lezioni e esercitazioni

Questo è un elenco di massima degli argomenti che verranno trattati durante il corso:

1)           Introduzione a Matlab

2)           Dicom, spazio dei colori, multiframe array e filmati, image enhancement

3)           Caratteristiche delle bioimmagini, compressione

4)           Convoluzione e filtraggio 2-D

5)           Thresholding

6)           Segmentazione con edge detection

7)           Segmentazione con Level Set

8)           Trasformata di Fourier 2D, operazioni algebriche tra immagini, filtraggio in frequenza, transformata di Radon

9)           Unsharp filter, filter design

10)        Morphological image processing: operazioni di base

11)         Morphological image processing: operazioni avanzate

12)         Spatial interpolation

13)        Polar representation and 3D Visualization

14)        Image representation

15)        Image restoration

16)       Graylevel morphology

Attività di laboratorio
Tutta l'attivitá del corso sará di laboratorio (non esiste una vera distinzione tra lezioni e esercitazioni). Si procederà alla applicazione dei suddetti concetti di base ad immagini biomediche ottenute con diverse tecniche diagnostiche (MRI, ultrasuoni, RX, TAC, etc.), approfondendone i problemi principali da affrontare nella implementazione pratica, ed i metodi da applicare per estrarre parametri quantitativi di interesse clinico.

La frequenza al corso è caldamente consigliata per il superamento dell'esame.

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza delle strategie di base di elaborazione delle immagini, capacità di comprendere e codificare il metodo da applicare a fronte di un problema pratico relativo a immagini biomediche. 

Prerequisiti

L’accesso al corso è a numero limitato. La procedura obbligatoria di richiesta accesso si trova qui (http://www.ccsbio.polimi.it/?page_id=27 )

Pur non essendo vincolanti per la frequenza del suddetto corso, la familiarità con l'ambiente Matlab ed una base di conoscenza di programmazione ed elaborazione dei segnali sono raccomandate per la comprensione degli argomenti trattati.

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Class objectives

The main goal of this class is to provide to the student the theoretical and practical basis for biomedical image processing, in particular using the Matlab Image Processing toolbox.

 
Course description

This is an example of the topics which will faced during the class:

1)           Introduction to Matlab

2)           Dicom format, color space, multiframe array e movie creation, image enhancement

3)           Characteristics of biomedical images, compression algorithms

4)           2D convolution and filtering

5)           Thresholding

6)           Edge detection

7)           Level Set

8)           2D Fourier transform, algebric operations between images, filtering in the frequency domain, Radon transform

9)           Unsharp filter, filter design

10)         Morphological image processing: basic concepts

11)         Morphological image processing: advanced operations

12)         Spatial interpolation

13)         Polar representation and 3D Visualization

14)         Image representation

15)         Image restoration

16)        Graylevel morphology

Laboratory activity

There is not a distinction between laboratory  and theory activity. In  the classroom, the application of the basic concepts presented above to different biomedical images (MRI, ultrasounds, RX, TAC, etc.) will be discussed, pointing out the processing techniques available to address the major problems, and the methods applied to extract quantitative parameters utilized in the clinical practice as an aid to the qualitative interpretation. The active involvement in the class is highly reccomended for the positive outcome of the final examination.

Expected learning results

Knowledge of basic strategies in image processing, ability to understand and code the proper solution in view of a practical problem relevant to biomedical image processing.

Prerequisites

It should be noted that this is a limited number access course. The mandatory procedure for access request is here (http://www.ccsbio.polimi.it/?page_id=27&lang=en)

Even if not mandatory for attending the class, a pre-existing knowledge of Matlab programming and of biomedical signal processing techniques is reccomended for the comprehension of the discussed arguments.

Durante il corso, ogni due-tre settimane verranno assegnati dei questionari con domande teoriche o progetti pratici da svolgere aventi per oggetto la risoluzione di problemi di elaborazione di immagini, di difficoltà crescente, da consegnarsi nei tempi indicati dal Docente. La media delle votazioni conseguite dallo studente rappresenterà  la base di partenza per la valutazione finale, che sarà effettuata tramite prova orale (facoltativa).

 Observations on the student evaluation modalities. Every two-three weeks, a questionnaire with theoretical questions or practical projects aiming at solving  image processing problems, of increasing difficulty,  will be given to the student, together with the corresponding deadline for giving back the solution . The average scores of these  evaluations  will constitute the basis for the final evaluation, which will be perfomed by oral examination (not mandatory).

Ogni settimana verrano messe a disposizione le slides del corso