Obraz, segmentacja i model 3D
Obraz objętościowy, warstwa segmentacji i model przestrzenny pełnią różne role. Pokazujemy, jak je porównywać i jakie informacje warto zachować, aby wrócić do wyniku.
Dobór metody
Przedstawiamy znaczenie materiału wejściowego, wersji algorytmu i ustawień analizy. Wyjaśniamy, dlaczego rezultat uzyskany na jednym przykładzie nie opisuje jeszcze działania metody we wszystkich zastosowaniach.
Ocena i powtarzanie eksperymentu
Opisujemy sposoby porównywania wyników oraz dokumentowania przebiegu obliczeń. Pokazujemy także przypadki niepowodzeń i ograniczenia, które pomagają określić zakres użycia danej metody.
Dydaktyka i projekty studenckie
Nauka analizy obrazu na konkretnym eksperymencie
Zapraszamy studentów i opiekunów projektów do współpracy nad zadaniami łączącymi obrazowanie medyczne, programowanie i analizę danych.
Punktem wyjścia może być przygotowanie obrazu do obliczeń, porównanie dwóch metod segmentacji, ocena wpływu parametrów lub zaprezentowanie wyniku w 3D. Zadanie powinno mieć określony cel, dostępny materiał i kryteria oceny.
Co obejmuje taka praca
Projekt prowadzi od sformułowania pytania, przez wybór metody i wykonanie eksperymentu, do opisania wyników oraz ograniczeń. Istotna jest dokumentacja pozwalająca wrócić do użytych danych i ustawień.
Do nauki wykorzystujemy materiał testowy lub inne zbiory dopuszczone do danego projektu. Dostęp i zakres pracy ustalamy z opiekunem. Samodzielne przygotowanie metody nie oznacza jej dopuszczenia do zastosowań klinicznych ani udostępnienia innym użytkownikom platformy.
Współpraca dydaktyczna jest ustalana indywidualnie. Nie prowadzimy przez tę stronę otwartej rekrutacji na gotowy kurs.