Dydaktyka

Informatyka w medycynie (semestr letni 2018-19)

Wykłady

  1. Wykłady prezentowane przez prof. Krawca
  2. Wprowadzenie; dane, informacja i wiedza; infrastruktury do przechowywania i współdzielenia danych (PDF)

Laboratoria

Oceny z projektów

W tym arkuszu zamieszczone są oceny z projektów. Są one zgodnie z Państwa oczekiwaniami (i zakładanym poziomem zaawansowania projektu) - w kilku przypadkach oceny poprawiłem (zakres projektu wykraczał poza wymagania związane z danym poziomem).

Projekt 3 - elektroniczna karta pacjenta

Celem projektu jest stworzenie aplikacji pełniącej rolę prostej elektronicznej karty pacjenta (szczegółowy opis projektu). W szczególności aplikacja powinna wykorzystywać standard FHIR w celu pobierania i aktualizacji danych z wybranego serwera testowego (ograniczenie do kilku wybranych zasobów -- szczegóły w opisie wymagań obowiązkowych) oraz pozwalać na prezentację danych w czytelnej formie uwzględniającej ich aspekt czasowy.

Technologia wykorzystana do budowy aplikacji oraz platforma, na której ma ona działać (np. webowa, desktopowa, mobilna) są dowolne. Jednak niektóre języki programowania (np. Java) są lepiej wspieranie niż inne.

Projekt 2 - analiza obrazów dna oka (segmentacja obrazu)

Celem projektu jest stworzenie systemu służącego do segmentacji (wykrywania) naczyń krwionośnych w obrazach dna oka (szczegółowy opis projektu). W tym celu można wykorzystać typowe techniki przetwarzania obrazu (filtrowanie, wykrywanie krawędzi, itp.) albo metody uczenia maszynowego. W tym ostatnim przypadku należy stworzyć (nauczyć) klasyfikator pozwalający na identyfikację punktu obrazu jako elementu tła albo elementu naczynia. Dla wskazanego obrazu program powinien stworzyć maskę obrazującą położenie naczyń. Poza tym powinien policzyć podstawowe statystki (trafność ogólną oraz trafności w poszczególnych klasach).

Środowisko realizacji jest dowolne (sugerowany jest Python lub Java ze względu na dostępność bibliotek do przetwarzania obrazu i uczenia maszynowego). W programie można korzystać z gotowych implementacji klasyfikatorów. Materiały pomocnicze:

Projekt 1 - tomograf

Sprawozdanie

W sprawozdaniu proszę zamieścić następujące elementy:

  1. Skład grupy
  2. Zastosowany model tomografu (stożkowy lub równoległy)
  3. Zastosowany język programowania oraz dodatkowe biblioteki
  4. Opis głównych funkcji programu (opis słowny można zilustrować fragmentami kodu źródłowego)
    • wyznaczanie pozycji emiterów i detektorów -- jeśli zrealizowano to inaczej, niż za pomocą podanych wzorów
    • pozyskiwanie odczytów dla poszczególnych detektorów (suma lub średnia z jasności punktów)
    • filtrowanie sinogramu, zastosowany rozmiar maski
    • ustalanie jasności poszczególnych punktów obrazu wynikowego oraz jego przetwarzanie końcowe (np. uśrednianie, normalizacja)
    • wyznaczanie wartości miary RMSE na podstawie obrazu źródłowego oraz wynikowego
  5. Wynik eksperymentu sprawdzającego wpływ poszczególnych parametrów (liczba detektorów, liczba skanów, rozpiętość stożka/wachlarza z detektorami) na jakość obrazu wynikowego wyrażoną za pomocą miary RMSE. Jako wartości domyślne proszę przyjąć 180 detektorów, 180 skanów oraz rozpiętość wachlarza równą 180 stopni (PI). Uwaga - ta część dotyczy tylko tych grup, które chcą otrzymać ocenę 5.0.
    • Eksperyment proszę przeprowadzić na tym samym obrazie (nie może być to jednak obraz trywialny typu kółko lub dwa kwadraty). Proszę rozważyć jego następujące warianty (parametry, które nie są modyfikowane, powinny mieć wartości domyślne):
      • liczba detektorów zmienia się od 90 do 720 z korkiem 90,
      • liczba skanów zmienia się od 90 do 720 z krokiem 90,
      • rozpiętość wachlarza zmienia się od 45 do 270 stopni z krokiem 45 stopni.
    • Dla każdego wariantu proszę przestawić wykres pokazujący zależność RMSE (oś Y) od aktualnej wartości zmienianego parametru (oś X) oraz krótko skomentować zaobserwowany przebieg -- zwłaszcza, czy wnioski wynikające z tego przebiegu są zgodne z oceną subiektywną jakości obrazu.
    • Dla dwóch wybranych obrazów oraz następujących parametrów: liczba detektorów = 360, liczba skanów = 360, rozpiętość wachlarza = 270 stopni, proszę wykonać dwa warianty obliczeń -- z włączonym i wyłączonym filtrowaniem sinogramu. Dla każdego obrazu proszę zaprezentować RMSE dla obrazu bez filtrowania i z filtrowaniem oraz krótko skomentować różnice w jakości między obrazami.

Sprawozdania chciałbym otrzymać do 4 kwietnia (od 5 rozpoczynamy cykl projektowy związany z przetwarzaniem obrazu). Jeśli pojawią się jakieś pytania odnośnie sprawozdania, proszę o kontakt mailowy.

Opis projektu

Materiały pomocnicze:

Dodatkowe przydatne materiały

Materiały

Literatura

  1. Informatyka medyczna, R. Tadeusiewicz, Wydawnictwo UMCS, 2011 (darmowy e-book (PDF))
  2. Biomedical Informatics: Computer Applications in Health Care and Biomedicine, H.E. Shortlife, J.J. Cimino (red.), Springer, 2014 (uwaga: książka dostępna jest w czytelni Biblioteki PP)

Inne źródła

  • OpenClinical - serwis poświęcony informatyce biomedycznej

Organizacja zajęć

Na wykładach prezentowane są wybrane zagadnienia z zakresu informatyki medycznej (w szczególności te związane z praktyką). Wykład kończy się sprawdzianem o charakterze testu (z przewagą pytań zamkniętych). Na laboratoriach realizowane są w grupach 1-2 osobowych trzy mini-projekty (symulator tomografu, analiza obrazów medycznych, aplikacja FHIR). Ocena z laboratorium jest średnią z trzech projektów.

Informacje organizacyjne