Il presente modulo ha come obiettivo quello di fornire allo studente gli elementi fondamentali relativi all'elaborazione di immagini mediche. L'imaging medicale si caratterizza, nell'ambito piu ampio dell'image processing, per la necessitą di una maggiore attenzione agli aspetti pił clinici dell'immagine, primo fra tutti la valenza diagnostica dell'immagine medesima. Il medico, infatti, rimane il fruitore ultimo dell'immagine medica, che si configura come uno strumento con piu valenze: diagnostica, terapeutica, di monitoraggio, di ricerca e di validazione. Non si intende confinare il corso alle immagini di diagnostica umana in-vivo, ma si intende comprendere anche le applicazioni piu collegate alle scienze della vita, quali l?elaborazione delle immagini cellulari e sub-cellulari, precliniche e molecolari. Scopo del corso, quindi, e quello di affrontare le problematiche tipiche connesse all'utilizzo di immagini nelle diverse applicazioni delle scienze della vita. Obiettivo primario e quello di fornire allo studente una "visione" dell'elaborazione che vada al di lą delle tecniche numeriche e computazionali, ma che tenga il quesito clinico (o scientifico) sempre come target primario. Obiettivi correlati sono la capacita di individuare le tecniche di elaborazione piu adatte nelle diverse condizioni.

Nello specifico settore dell'imaging medico, le conoscenze di base si caratterizzano per la capacita di distinguere la natura e la valenza di un'immagine, che rimane sempre una rappresentazione parziale di una realta fisica/fisiologica. Capacita di applicare conoscenza e comprensione L'abilita principale che lo studente dovra aver sviluppato al termine del corso e quella di distinguere le differenti tipologie di immagini mediche e di combinare tecniche di elaborazione e quesiti, in modo da poter sviluppare strategie e soluzioni innovative. Autonomia di giudizio Questo insegnamento contribuisce a sviluppare l?autonomia di giudizio durante le esercitazioni di laboratorio. Abilita comunicative Questo insegnamento contribuisce a migliorare le abilita comunicative scritte e orali mediante i laboratori. Capacita di apprendimento Questo insegnamento contribuisce a fornire allo studente gli strumenti per un aggiornamento continuo, richiedendogli la consultazione e lettura di articoli scientifici pubblicati su riviste internazionali. Questa attivita ha lo scopo fornite allo studente la conoscenza anche relativa alle tematiche di maggior interesse in merito all?elaborazione di immagini mediche.

Questo corso prevede che lo studente abbia gia acquisito le nozioni base relative all'elaborazione dei dati in formato digitale. In particolare, essenziale e la conoscenza della teoria dei filtri digitali. Una buona preparazione di base, in particolare di geometria, e necessaria per la comprensione ottimale di alcune delle tecniche illustrate. Lo studente deve altresi possedere conoscenze di fisiologia e anatomia, cosi come dei principi fisici alla base dei piu diffusi dispositivi di imaging medico.

Lo scopo del corso e quello di fornire allo studente le conoscenze di base per elaborare immagini di interesse clinico per scopi diagnostici o per calcolo computazionale. Lo studente sara, 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 impareraącome segmentare un'immagine, come calcolarne aree e perimetri, e come ricostruire un volume 3-D. Parte integrante del corso saranno alcuni richiami alle piu diffuse tecniche di visualizzazione tomografica e di computer-vision. Il corso presentera 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) - Parametri caratteristici di un'immagine clinica e loro correlazione con la potenzialitą diagnostica: luminositą, densitą ottica, contrasto, risoluzione spaziale, risoluzione di profonditą, risoluzione d'ampiezza. (4h) - Operazioni puntuali e locali. Modifiche di luminosita e di contrasto. Equalizzazione automatica di un'immagine. Correzione Gamma. (4h) - Filtri bidimensionali. Filtri passa-basso e passa-alto. Gradienti notevoli. Filtro mediano. Tecniche particolari per la rimozione del rumore. (4h) - Segmentazione di un'immagine. Tecniche morfologiche. Tecniche basate sull'istogramma delle luminositą. Modelli deformabili parametrici e geometrici. (10h) - ITK/VTK e le soluzioni professionali per lo sviluppo di applicazioni di elaborazione e di rivisualizzazione. (4h) - Elementi di intelligenza artificiale applicati al medical imaging: architetture machine learning e deep learning. (6h) - Studi di perfusione e di vascolarizzazione 3D. Scheletrizzazione di una rete vascolare. (6h)

Il corso e 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 sarą Python e l'ambiente C/C++ necessario all'utilizzo di alcune librerie dedicate. Durante il corso verra proposto un contest a partecipazione 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.

Modalitą di esame: Prova orale obbligatoria; Elaborato progettuale in gruppo;

Exam: Compulsory oral exam; Group project;

... L'esame verte in un progetto che gli studenti svolgono in gruppi di quattro persone. Ad ogni gruppo viene assegnato un insieme di immagini ed un compito specifico. Immagini e compiti ricalcano, di norma, quesiti di attualitą ed importanti nel mondo dell'imaging medicale. Il gruppo deve consegnare specifico codice per la soluzione del compito proposto ed una relazione che riassuma la metodologia progettata ed i risultati ottenuti. Viene fornita una valutazione alla soluzione proposta (fino ad un massimo di 12 punti) ed una valutazione per la qualitą della relazione (fino ad un massimo di 10 punti). Successivamente, ogni studente viene singolarmente ammesso ad un colloquio orale (della durata di 10 minuti, costituito da domande su tutto il programma del corso) che ha anche il compito di approfondire e meglio dettagliare alcuni aspetti del lavoro svolto. Alla prova orale viene assegnato un terzo voto (fino ad un massimo di 10 punti). Il voto finale equivale alla somma dei tre voti conseguiti. La lode viene assegnata quando la somma dei tre voti č superiore a 30.

Gli studenti e le studentesse con disabilitą o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unitą Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione pił idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.