Medisinske bilder og signaler (ELE670)

Medisinske data, i form av signaler og bilder, blir i stor grad benyttet som en viktig del av diagnostikken. Dette emnet omhandler noen sentrale teknikker for innsamling av slike data. Temaet sees i sammenheng med signal- og bildebehandling samt maskinlæring som er sentrale emner i studiet, da metoder fra disse fagområdene kan benyttes for automatisk segmentering, tolkning og analyse av signaler og bilder. I moderne diagnostikk kan automatisk analyse av data inngå som beslutningsstøtte.

Av teknikker som blir belyst i emnet, vil følgende bli vektlagt: Elektrokardiografi (EKG), elektroencefalografi (EEG), ultralyd, røntgen, magnetresonanstomografi (MR), computertomografi (CT), angiografi.


Dette er emnebeskrivelsen for studieåret 2024-2025

Fakta

Emnekode

ELE670

Versjon

1

Vekting (stp)

10

Semester undervisningsstart

Høst

Antall semestre

1

Vurderingssemester

Høst

Undervisningsspråk

Engelsk

Tilbys av
Timeplan

Vis timeplan

Innhold

NB! Dette er et valgemne og dersom det er færre enn 10 studenter oppmeldt pr. 20. august for høstsemesteret, kan dette medføre at emnet ikke tilbys.

Dette emnet tar opp hvordan en del utvalgte medisinske signaler og bilder dannes, og egenskapene til disse. Dette blir deretter sett til en viss grad i sammenheng med tema og teknikker fra signal- og bildebehandling.

Emnet vil gå inn på prinsipp, virkemåte, bruksområder, studier av eksempelsignaler og eksempelbilde for de noen vanlige teknikker for innsamling medisinsk diagnostisk data. Følgende teknikker vil bli belyst:

  • Elektrokardiografi (EKG)
  • Elektroencefalografi (EEG)
  • Ultralyd
  • Røntgen
  • Magnetresonanstomografi (MR)
  • Computertomografi (CT)

Læringsutbytte

Kunnskap:

  • Formålet med kurset er å gi studenter med teknologisk bakgrunn innsikt i teknikker for dannelse av medisinske diagnostisk viktige signaler og bilder. Slike medisinske data bør da ses i sammenheng med kunnskap fra andre fag. Studentene vil lære om en rekke forskjellige teknikker for å samle medisinske diagnostiske data. Følgende vil bli lagt vekt på: Elektrokardiografi (EKG), elektroencefalografi (EEG), ultralyd, røntgen, magnetisk resonansbilder (MR), computer tomografi (CT), angiografi mm. Studentene vil lære om prinsippene, og bruken av disse teknikkene, blant annet ved hjelp av eksempelsignaler og bilder.

Ferdigheter:

  • Studentene skal kunne forklare prinsippene bak noen teknikker for å samle medisinsk diagnostiske signaler og bilder. Studenten skal kunne gjenkjenne og forstå betydningen av spesifikke egenskaper fra ulike typer bilder og signaler.

Generell kompetanse:

  • Etter å ha tatt dette kurset skal studentene kunne forstå sammenhengen mellom medisinsk diagnostiske signaler og bilder og fysiologiske fenomener.

Forkunnskapskrav

Ingen

Anbefalte forkunnskaper

BIO110 Anatomi og fysiologi, ELE500 Signalbehandling, ELE510 Bildebehandling og maskinsyn, ELE520 Maskinlæring

Eksamen / vurdering

Vurderingsform Vekting Varighet Karakter Hjelpemiddel
Skriftlig eksamen 1/1 4 Timer Bokstavkarakterer Ingen hjelpemidler tillatt

Vilkår for å gå opp til eksamen/vurdering

Obligatoriske øvinger
2 obligatoriske innleveringer må være godkjent for å få adgang til eksamen.

Fagperson(er)

Emneansvarlig:

Mahdieh Khanmohammadi

Instituttleder:

Tom Ryen

Arbeidsformer

4-6 timer forelesninger i uken. Obligatoriske øvinger i tillegg.

Åpent for

Enkeltemner ved Det teknisk-naturvitenskaplige fakultet
Robotteknologi og signalbehandling - master i teknologi/siv.ing.
Utveksling ved Det teknisk- naturvitenskapelige fakultet

Emneevaluering

Det skal være en tidligdialog mellom emneansvarlig, studenttillitsvalgt og studentene. Formålet er tilbakemelding fra studentene for endringer og justering i emnet inneværende semester.I tillegg skal det gjennomføres en digital emneevaluering minimum hvert tredje år. Den har som formål å innhente studentenes erfaringer med emnet.

Litteratur

Søk etter pensumlitteratur i Leganto