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MULTIDIMENSIONAL SIGNAL PROCESSING
LUIGI LANDINI
Academic year2021/22
CourseBIOMEDICAL ENGINEERING
Code257II
Credits6
PeriodSemester 1
LanguageItalian

ModulesAreaTypeHoursTeacher(s)
METODI PER L'ANALISI DI SEGNALI MULTIDIMENSIONALIING-INF/06LEZIONI60
LUIGI LANDINI unimap
Obiettivi di apprendimento
Learning outcomes
Conoscenze

Preparare lo studente a sviluppare e interpretare i risultati dell’applicazione di alcuni metodi di analisi di segnali e immagini biomediche.

Verranno trattati i seguenti argomenti: generazione, propagazione e ricezione di segnali ecografici, tecniche di formazione delle immagini ecografiche; metodi convolutivi ed algebrici di formazione delle immagini mediche, metodi di deconvoluzione con regolarizzazione per il miglioramento del rapporto segnale/rumore; analisi wavelet per l'estrazione di features da segnali e immagini; tecniche di compressione di immagini sfruttando la sparsità dei coefficienti; tecniche non lineari di denoising;  tecniche di sottocampionamento per l'acquisizione veloce di immagini mediche; alcuni metodi di apprendimento per la classificazione di dati biomedici; albero di classificazione; random forest per la predizione e la classificazione.

Knowledge

 

The following topics will be covered: generation, propagation and reception of ultrasound signals, techniques for the formation of ultrasound images; convolutional and algebraic methods of medical imaging, deconvolution methods with regularization for the improvement of the signal / noise ratio; wavelet analysis for the extraction of features from signals and images; image compression techniques exploiting the sparsity of the coefficients; non linear denoising techniques; subsampling techniques for fast medical image acquisition; deep learning methods for biomedical data classification; classification tree; random forest for prediction and classification.

A part will follow on learning methods from data, predictive methods and classification

 

Modalità di verifica delle conoscenze

Lo studente dovrà sviluppare in ambiente matlab le metodologie oggetto delle lezioni teoriche e saper interpretare i risultati.

Assessment criteria of knowledge

The student will have to demonstrate the ability to practically implement, with critical judgment, the methodologies illustrated or carried out under the guidance of the teacher during the course.

In addition to the final test, these skills will also be checked in the laboratory held during the year.

Capacità

Alla fine del corso gli studenti saranno in grado di:

- sviluppare applicazioni per la riduzione del rumore mediante metodi lineari e non lineari nelle immagini biomediche

- applicare metodi di analisi wavelet a segnali e immagini

- sviluppare metodi per la compressione e ricostruzione di immagini biomediche

- sviluppare metodi di deconvoluzione per il trattamento di segnali ed immagini biomediche

- applicare metodi di machine learning per l'analisi di segnali ed immagini biomediche

- conoscere i principi di formazione di immagini ecografiche e la modellistica di formazione delle stesse

 

Skills

At the end of the course students will be able to:

- develop applications for noise reduction using linear and nonlinear methods in biomedical images

- apply wavelet analysis methods to signals and images

- develop methods for compression and reconstruction of biomedical images

- develop deconvolution methods for the treatment of biomedical signals and images

- apply methods of machine learning for the analysis of biomedical signals and images

- know the principles of formation of ultrasound images and the modeling of their formation

Modalità di verifica delle capacità

Le capacità saranno verificate basandosi sulla discussione del materiale esercitativo sviluppato durante le ore di esercitazione usando il linguaggio Matlab.

Assessment criteria of skills

Part of the exam will be based on the verification of the knowledge of the student about the methods explained during the course.

Part of exam will consist in the discussion of the laboratory material developed during the course.

 

Comportamenti

Gli studenti sapranno individuare le corrette modalità di acquisizione ed elaborazione delle immagini biomediche in modo da preservare l'informazione utile.

Gli studenti svilupperanno la capacità di scegliere quali metodiche applicare nei vari scenari applicativi.

Behaviors

Students will be able to identify the correct ways of acquiring and processing biomedical images in order to preserve useful information. They will develop awareness of the need to accurately acquire and process data and minimize confounding factors.

Modalità di verifica dei comportamenti

Durante le sessioni di laboratorio gli studenti avranno modo di confrontarsi a livello di gruppi di lavoro sulle problematiche sviluppate durante le lezioni teoriche.

Assessment criteria of behaviors

During the laboratory sessions, issues related to the topics developed during the course will be discussed at group level.

Prerequisiti (conoscenze iniziali)

Aver acquisito le conoscenze sviluppate nel corso di Analisi e modelli di segnali biomedici tenuto al 1° anno della LM.

Prerequisites

Have acquired the knowledge developed in the course of Analysis and models of biomedical signals held in the 1st year of the LM.

Programma (contenuti dell'insegnamento)

Principi di formazione delle immagini ecografiche

Trasformate wavelet mono e bidimensionali

Deconvoluzione algebrica 1D e 2D con e senza regolarizzazione

Deconvoluzione in frequenza

Denoising lineare e non lineare

Compressed sensing e applicazioni

Analisi multivariata applicata a segnali ed immagini biomediche

Classificazione e data mining 

Syllabus

Principles of ultrasound imaging

Mono and two-dimensional wavelet transform

1D and 2D algebraic deconvolution with and without regularization

Frequency deconvolution

Linear and nonlinear denoising

Compressed sensing and applications

Multivariate analysis applied to biomedical signals and images

Classification and data mining.

Bibliografia e materiale didattico

Analisi e modelli di segnali biomedici a cura di Luigi Landini e Nicola Vanello, Pisa University Press, 2016 (Manuali)

Appunti forniti dal docente

Bibliography

Analysis and models of biomedical signals by Luigi Landini and Nicola Vanello, Pisa University Press, 2016 (Manuals)

Notes supplied by the teacher

Indicazioni per non frequentanti

Gli studenti non frequentanti potrammo sfruttare il materiale preparato dal docente ad integrazione dei contenuti presenti nel libro di riferimento.

Non-attending students info

Non-attending students will exploit the possibility to attend lessons in streaming

Modalità d'esame

Prova orale

Assessment methods

Oral examination

Updated: 27/09/2021 13:25