Računalom potpomognuto učenje u internoj medicini zasnovano na digitalnoj obradi slike

magistarski rad

• Naslov (engleski): Computer aided learning in internal medicine based on digital image processing
• Autor: Marko Šamšalović; VIAF: 305655240
• Mentor: Zoran Kalafatić (mentor)
• Član povjerenstva: Sven Lončarić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Željko Hocenski (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; (Zavod za elektroniku, mikroelektroniku, računalne i inteligentne sustave); Zagreb
• Datum i država obrane: 2008-11-27, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo; Obradba informacija
• Univerzalna decimalna klasifikacija (UDC): 004 - Računalna znanost i tehnologija. Računalstvo. Obrada podataka ; 61 - Medicina

Sažetak

Jedan od većih problema kod ultrazvučne dijagnostike je u tome što dijagnostičar mora imati dosta iskustva za tumačenje ultrazvučnih slika. Ovaj magistarski rad bavi se načinima kako pomoći mladim liječnicima i studentima medicine u bržem svladavanju tog problema. Predloženi algoritmi za pomoć pri učenju pronalaženja granica u ultrazvucima su morfološki gradijent (s dva različita strukturna elementa), Sobelov operator i Cannyjev algoritam. Za svaki od algoritama je razvijena i priprema slike radi dobivanja što boljih rezultata. Parametri za algoritme i odgovarajuće pripreme slika određeni su na grupi ultrazvučnih slika štitnjače. Nakon toga su testirani na velikoj testnoj skupini ultrazvučnih slika i određen je najbolji algoritam. Na kraju su svi algoritmi ugrađeni u program za podršku učenju u internoj medicini i određene su buduće faze u razvoju dotičnog programa.

Sažetak (engleski)

One of the biggest problems in ultrasound diagnostics is the fact that the person who is doing the diagnostics must have big experience to be able to interpret it correctly. These theses are about ways to aid young doctors and medicine students in faster acquiring of that experience. Following algorithms are proposed: morphological gradient (with two different structuring elements), Sobel operator and Canny algorithm. Image preparation for better results is developed for each of those algorithms. Parameters for those algorithms and image preparations are calculated on a group of thyroid gland ultrasounds. Algorithms were later tested on a large test group of ultrasounds and the best algorithm was found. All of the algorithms were later implemented in software for aid in learning in internal medicine. Next phases of software development were established.

• Ključne riječi: ultrazvuk; matematička morfologija; Sobelov operator; Cannyjev algoritam; računalom potpomognuto učenje
• Ključne riječi (engleski): ultrasound; mathematical morphology; Sobel operator; Canny algorithm; computer based learning
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:047426
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: poslijediplomski znanstveni (magistarski); Akademski / stručni naziv: magistar inženjer računarstva (mag. ing. comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-06-05 06:34:33