Циљ и исход предмета
Разумевање принципа анализа слика у медицини. Упознавање са алгоритмима који се примењују у
дигиталној обради слике као и са напредним техникама препознавања облика.
Студент ће бити способан да, зависно од проблема, самостално препозна коју од анализа медицинских
слика треба да примени. За одабрану методу ће моћи да одреди одговарајући алгоритам, као и да га
имплементира уз помоћ некод од постојећих радних оквира или програмских библиотека.
Теоријска настава
Класификција сигнала слике и специфичности слика у медицини. Предобрада слике. Математичка
морфологија и морфолошки филтри. Сегментација слике. Трансформација растојања и планирање
најкраћег пута. Репрезентација слике. Издвајање својстава. Процене параметара и расподеле, методе
најближег суседа, линеарне дискриминанте. Редукција димензионалности. PCA анализа, Фишерова
дискриминанта, селекција подскупа својстава. Кластеровање, Бајесови класификатори, неуралне мреже,
Support Vector Machines. Фрактална и мултифрактална анализа слике у медицини. Препознавање и анализа
лица. Обрада и класификација докумената. Водени жигови и стеганографија.
Студијски истраживачки рад
Кроз студијски истраживачки рад студент, проучавајући научне часописе и осталу литературу, самостално
продубљује градиво са предавања. Стиче способност разумевања основних алгоритама који се користе у
дигиталној обради слике и препознавања облика, као и могућност проширења знања радом на одређеном
проблему из области докторске дисертације. Уз рад са наставником студент се оспособљава за самостално
писање научних радова.