At give deltagerne indsigt i metoder til manipulation af billeder i medikotekniske applikationer. Efter kurset vil deltagerne kunne implementere og anvende de matematiske metoder på en computer. Deltagerne vil efter kurset være i stand til at løse en lang række billedanalytiske problemer på en radiologisk eller medicinsk forskerafdeling. En studerende, der fuldt ud har opfyldt kursets mål, vil kunne:

• udføre landemærkebaseret, intensitetsbaseret samt overfladebaseret billedregistrering.
• vælge det mest passende similaritets-mål til specifikke billedregistrerings problemer.
• anvende flere forskellige lineære og ikke-lineære transformationsmodeller i specifikke billedregistreringsproblemer.
• implementere segmenteringsalgoritmer baseret på generative probalistiske modeller.
• implementere simple neurale netværk til eksempel baseret segmentering.
• forklare de matematiske modeller og optimizers der bruges i medicinsk billedregistrering og segmentering.
• validere resultatet fra automatiserede algoritmer til medicinsk billedanalyse.
• vælge det mest passende interpolationsskema.

Landmærkebaseret registrering; intensitetsbaseret registrering (kvadratafvigelse, mutual information, principal axis transformation); lineær og ikke-lineær transformationsmodeller (rigide og afine transformationer, thin plate splines, B-splines); overfladebaseret registrering; overfladebaseret segmentering, voxel baseret segmentering ved brug af generative og diskriminerende metoder (Gaussian mixture models, Markov random field priors, neurale netværk); optimering (Gauss-Newton, expectation-maximization); atlaser; validering. Kurset henvender sig til studerende der ønsker en indføring i anvendelse af medicinsk billedanalyse i medicotekniske applikationer. 15. juni, 2023