Výuka moderních metod analýzy obrazových dat nejen pro biomedicínské inženýry

Výuka moderních metod analýzy obrazových dat nejen pro biomedicínské inženýry

článek ve sborníku mimo WoS a Scopus

čeština

Zpracování a analýza obrazových dat je nedílnou součástí náplně pracovní činnosti biomedicínského inženýra v klinické praxi, zejména na pracovištích klinických zobrazovacích metod, radiologie nebo nukleární medicíny. Tyto znalosti ovšem absolventi mohou využít i mimo zdravotnická zařízení; tedy téměř všude, kde dílčími výstupy jsou obrazy. V dnešní době, kdy narůstá množství informací a dat z nejrůznějších vyšetření, je potřeba jejich automatizované zpracování, což může vést ke zvýšení rychlosti a přesnosti diagnostiky onemocnění. Vývoj a vlastní implementaci takových metod by měl zvládnout každý absolvent oboru biomedicínské inženýrství vybavený těmito znalostmi. V rámci tohoto příspěvku představujeme zavedený způsob výuky těchto dovedností takového experta na Ústavu biomedicínského inženýrství VUT v Brně. Ten zahrnuje osvojení si elementárních znalostí týkajících se obrazu jako vícerozměrného signálu, digitalizace a jeho základní možnosti zpracování či analýzy. Na těchto základech lze dále stavět výuku pokročilých metod zpracování takových dat, včetně aplikace metod strojového či hloubkového učení. Ve výuce je stále více trendem cílit na posílení schopností studentů řešit komplexní problémy, využívat získané znalosti, pracovat v týmu a také podpořit jejich kritické myšlení. Z těchto důvodů je ve výuce této oblasti kladen důraz na blokovou výuku menších skupinek studentů formou řešení specificky zaměřených projektů a hackathonů.

Zpracování a analýza obrazových dat je nedílnou součástí náplně pracovní činnosti biomedicínského inženýra v klinické praxi, zejména na pracovištích klinických zobrazovacích metod, radiologie nebo nukleární medicíny. Tyto znalosti ovšem absolventi mohou využít i mimo zdravotnická zařízení; tedy téměř všude, kde dílčími výstupy jsou obrazy. V dnešní době, kdy narůstá množství informací a dat z nejrůznějších vyšetření, je potřeba jejich automatizované zpracování, což může vést ke zvýšení rychlosti a přesnosti diagnostiky onemocnění. Vývoj a vlastní implementaci takových metod by měl zvládnout každý absolvent oboru biomedicínské inženýrství vybavený těmito znalostmi. V rámci tohoto příspěvku představujeme zavedený způsob výuky těchto dovedností takového experta na Ústavu biomedicínského inženýrství VUT v Brně. Ten zahrnuje osvojení si elementárních znalostí týkajících se obrazu jako vícerozměrného signálu, digitalizace a jeho základní možnosti zpracování či analýzy. Na těchto základech lze dále stavět výuku pokročilých metod zpracování takových dat, včetně aplikace metod strojového či hloubkového učení. Ve výuce je stále více trendem cílit na posílení schopností studentů řešit komplexní problémy, využívat získané znalosti, pracovat v týmu a také podpořit jejich kritické myšlení. Z těchto důvodů je ve výuce této oblasti kladen důraz na blokovou výuku menších skupinek studentů formou řešení specificky zaměřených projektů a hackathonů.

zpracování obrazů; strojové učení; metody výuky

zpracování obrazů; strojové učení; metody výuky

JAKUBÍČEK, R.; NEMČEK, J.; CHMELÍK, J.

7. 12. 2021

Technická univerzita v Liberci

Liberec, Česká republika

978-80-7494-586-1

Trendy v biomedicínském inžinýrství 2021

79

83

5

https://etul.publi.cz/book/1729-trendy-v-biomedicinskem-inzenyrstvi