L'insegnamento ha lo scopo di fornire gli strumenti per l'analisi, la comprensione e l'estrazione dell'informazione da immagini mediche. Esso intende quindi presentare le caratteristiche delle diverse tipologie di imaging diagnostico. Dal punto di vista ingegneristico, l'insegnamento presenta le tecniche di elaborazione che consentono, a partire dai dati grezzi ed acquisiti in-vivo, di estrarre le informazioni utili alla comprensione dei sistemi fisiologici del corpo umano.

Lo scopo del corso è quello di fornire allo studente le conoscenze di base per elaborare immagini di interesse clinico per scopi diagnostici o per calcolo computazionale. Lo studente sarà, infatti, in grado di elaborare l’immagine per aumentarne la valenza diagnostica, attenuando il rumore, modificando l’aspetto dei contorni, equalizzandone la scala colore e migliorandone la percezione dei dettagli. Per quanto concerne l’aspetto di elaborazione numerica, lo studente imparerà come segmentare un’immagine, come calcolarne aree e perimetri, e come ricostruire un volume 3-D. Parte integrante del corso saranno alcuni richiami alle più diffuse tecniche di visualizzazione tomografica e di computer-vision.
Il corso presenterà un'ampia gamma di applicazioni cliniche: immagini morfologiche e funzionali, su scale variabili dalla cellula ad interi organi o sistemi.

Gli argomenti principali del corso sono i seguenti:
- Immagine, occhio e sistema visivo. Percezione delle forme e dei colori. (2h)
- Immagini digitali. Conversione numerica di un’immagine. Teorema del campionamento bidimensionale. Aperture di discretizzazione e di rivisualizzazione. (2h)
- Parametri caratteristici di un’immagine clinica e loro correlazione con la potenzialità diagnostica: luminosità, densità ottica, contrasto, risoluzione spaziale, risoluzione di profondità, risoluzione d’ampiezza. (4h)
- Operazioni puntuali e locali. Modifiche di luminosità e di contrasto. Equalizzazione automatica di un’immagine. Correzione Gamma. (4h)
- Filtri bidimensionali. Filtri passabasso e passaalto. Gradienti notevoli. Filtro mediano. Tecniche particolari per la rimozione del rumore. Progetto di filtri numerici bidimensionali nel piano della trasformata di Fourier 2D. (6h)
- Segmentazione di un’immagine. Contorni deformabili: snakes e gradient – flow vectors, segmentazione mediante level-set. (10h)
- Principi di tomografia computerizzata. Ricostruzione di un’immagine 2D a partire da una serie di proiezioni. Immagini 3D e 4D. (4h)
- Elaborazione di immagini per studi funzionali. Risonanza magnetica funzionale e attivazioni corticali. (4h)
- Formati di compressione di immagini mediche. Standard DICOM3. (4h)
- ITK/VTK e le soluzioni professionali per lo sviluppo di applicazioni di elaborazione e di rivisualizzazione.

Il corso è organizzato in lezioni frontali e in esercitazioni al calcolatore.
Le esercitazioni hanno il compito di presentare allo studente delle immagini reali su cui applicare le tecniche di elaborazione viste a lezione. Di norma, le esercitazioni si terranno in gruppi di 4 studenti. L'ambiente di lavoro per le esercitazioni sarà MATLAB e l'ambiente C/C++ necessario all'utilizzo di alcune librerie dedicate.

Durante il corso verrà proposto un contest a partecipazione su base libera e volontaria, avente come obiettivo l'ottimizzazione di un codice di elaborazione. Fornita ai gruppi una base comune di immagini su cui lavorare, si valuteranno le prestazioni degli algoritmi dei diversi gruppi, in modo da apprendere punti di forza e di debolezza dei diversi approcci.

Slide fornite dal docente ed articoli scientifici di recente pubblicazione su tecniche particolari.

L'esame proporrà allo studente un reale quesito di elaborazione. L'esame è quindi formato da una prima parte pratica, cui si aggiunge una discussione della soluzione al quesito.