Course syllabus

EEN180 Medical Imaging Systems LP2 HT22 (7.5 hp)
Kursen ges av institutionen för Elektroteknik

Kontakt

Examinator
Ida Häggström, idah@chalmers.se

Föreläsare
Ida Häggström (Introduktion, SPECT, PET, Ultraljud)
Jennifer Alvén, alven@chalmers.se (Signaler & system, Bildkvalitet, Bildrekonstruktion)
Maral Mirzai (Röntgen)
Maria Hultenmo (CT)
Oscar Jalnefjord (MRI)
David Hagerman Olzon, david.hagerman@chalmers.se (Hjälplärare)
Roman Naeem, nroman@chalmers.se (Hjälplärare)

Gästföreläsare
Maral Mirzai (Tomosyntes)
Julia Fernandez-Rodriguez (Mikroskopi)
Andreas Fhager (Mikrovågstomografi)
Paul Hockings (Kliniska studier)
Åse Johnsson (Kliniska tillämpningar)

Kursrepresentanter
Hittas här

Schema

Schema: Kursschema
Schema i TimeEdit: TimeEdit
Schema kontorstid Ida: Kontorstid

Kursmål

Kursens mål är att ge studenten en grundläggande förståelse för ingenjörsmässiga aspekter av både nutida och moderna tekniker som används för att skapa medicinska bilder. Dessutom förväntas studenten förstå hur sådana bilder används av läkare för att diagnostisera och karaktärisera olika medicinska tillstånd 

Kursupplägg

Kursen är uppdelad i flera läroblock, där varje block har en egen modul i Canvas. Varje block inkluderar klassrumssessioner på Chalmers samt läsanvisningar och övningsexempel. För vardera ett av de tre huvudblocken (röntgen, MRI, nuklearmedicin) finns även ett obligatorisk projekt (datorlabb). Kursen inkluderar även gästföreläsningar från klinik, akademi och industri.

Kurslitteratur

J. L. Prince, J. M. Links, Medical Imaging - Signals and Systems, Prentice Hall, 2006
M. Chappell, Principles of Medical Imaging - From Signals to Images, Springer 2019 (tillgänglig som e-bok via Chalmers bibliotek)

Lärandemål och kursplan

Lärandemål:
- Beskriva den fysikaliska och biologiska bas som ligger till grund för en rad olika nutida och toppmoderna medicinska bildsystem;
- Beskriva och realisera tekniker och algoritmer som används i bildsystem för att skapa bilder;
- Visualisera medicinska rådata och rekonstruerade bilder;
- Jämföra och kontrastera konkurrerande bildmetoder;
- Realisera flertalet bildrekonstruktionsalgoritmer i mjukvara;
- Förklara bildartefakters ursprung och vilken effekt de har på bilder;
- Beskriva tillämpningar för olika bildsystem och diskutera deras brister och tillkortakommanden (t.ex. för att detektera och karaktärisera onormal vävnad);
- Diskutera ansvarsfrågor rörande hur medicinska bilder avläses och tolkas för kliniskt beslutsfattande;
- Motivera betydelsen av medicinsk avbildning i vårt samhälle idag och i framtiden.

Länk till kursplan på studentportalen: kursplan

Tentamen

Utförlig information finns här. Skriftlig tentamen med TH-betyg, och projekt med betyg (godkänt/icke godkänt). Projektpoäng bidrar till tentamenspoäng över godkänt. 

Gamla tentor

Gamla tentor med lösningar finns här.