Cilj i ishod predmeta
Razumevanje principa analiza slika u medicini. Upoznavanje sa algoritmima koji se primenjuju u
digitalnoj obradi slike kao i sa naprednim tehnikama prepoznavanja oblika.
Student će biti sposoban da, zavisno od problema, samostalno prepozna koju od analiza medicinskih
slika treba da primeni. Za odabranu metodu će moći da odredi odgovarajući algoritam, kao i da ga
implementira uz pomoć nekod od postojećih radnih okvira ili programskih biblioteka.
Teorijska nastava
Klasifikcija signala slike i specifičnosti slika u medicini. Predobrada slike. Matematička
morfologija i morfološki filtri. Segmentacija slike. Transformacija rastojanja i planiranje
najkraćeg puta. Reprezentacija slike. Izdvajanje svojstava. Procene parametara i raspodele, metode
najbližeg suseda, linearne diskriminante. Redukcija dimenzionalnosti. PCA analiza, Fišerova
diskriminanta, selekcija podskupa svojstava. Klasterovanje, Bajesovi klasifikatori, neuralne mreže,
Support Vector Machines. Fraktalna i multifraktalna analiza slike u medicini. Prepoznavanje i analiza
lica. Obrada i klasifikacija dokumenata. Vodeni žigovi i steganografija.
Studijski istraživački rad
Kroz studijski istraživački rad student, proučavajući naučne časopise i ostalu literaturu, samostalno
produbljuje gradivo sa predavanja. Stiče sposobnost razumevanja osnovnih algoritama koji se koriste u
digitalnoj obradi slike i prepoznavanja oblika, kao i mogućnost proširenja znanja radom na određenom
problemu iz oblasti doktorske disertacije. Uz rad sa nastavnikom student se osposobljava za samostalno
pisanje naučnih radova.