EPN-V2

DAPE1300 Discrete Mathematics Course description

Course name in Norwegian
Diskret matematikk
Study programme
Bachelor in Applied Computer Technology
Bachelor's Degree Programme in Software Engineering
Bachelor's Degree Programme in Information Technology
Weight
10.0 ECTS
Year of study
2019/2020
Programme description
Course history

Introduction

Emnet omhandler analyse og behandling av signaler i frekvensdomenet og analyse og design av systemer for signalbehandling. Bilder er 2-dimensjonale signaler. Emnet omhandler innsamling av bildedata, rekonstruksjon av bilder og enkel bildebehandling av bilder for medisinsk diagnostikk.

Required preliminary courses

Ingen ut over opptakskrav.

Learning outcomes

Etter å ha gjennomført dette emnet har studenten følgende læringsutbytte, definert som kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse. Studenten skal:

Kunnskap

· Forstå sammenhengen mellom systemers impulsrespons og frekvensrespons

· Forstå at bilder er 2D signaler og kan analyseres på tilsvarende måte som tidssignaler.

· Forstå sammenhengen mellom oppløsning, impulsrespons, punktspredefunksjon og frekvensrespons

· Vite hvordan bølger beskrives og forstå refleksjon, brytning og dempning av bølger

· Forstå hvordan et ultralydbilde blir dannet, hvordan signalene sendes og mottas

· Forstå hvordan Røntgenstråler genereres og et røntgenbilde blir dannet

· Forstå hvordan tomografiske data blir samlet inn og brukes til rekonstruksjon av CT bilder.

· Forstå prinsippene for magnetisk resonans og hvordan bildene dannes i MRI.

Ferdigheter

  • Kan beskrive og analysere signaler vha. Fouriertransformen.

· Være i stand til å frekvensanalysere signaler og behandle de på en optimal måte

  • Kan digitalisere signaler vha. sampling og A/D-konvertering.

· Kan forklare forskjellen mellom diagnostisk og teknisk bildekvalitet

· Forstå hvordan bilder rekonstrueres fra måledata

· Kan bruke en ultralydmaskin og sette innstillinger for optimal bildekvalitet

Generell kompetanse

· Være i stand til å behandle et målesignal for å optimere informasjonen

· Være i stand til å vurdere teknisk kvalitet av et bilde for å optimere diagnostisk kvalitet

Teaching and learning methods

Forelesninger og øvinger inkludert bruk av MATLAB

Course requirements

Følgende arbeidskrav er obligatorisk og må være godkjent for å fremstille seg til eksamen:

  • 4 øvinger
  • 1 Ultralydmaskin oppgave
  • 1 diagnostisk gruppeoppgave

Hver oppgave krever ca. 5 timer per student

Assessment

Individuell skriftlig eksamen under tilsyn på 3 timer.

Eksamensresultatet kan påklages.

Ved eventuell ny og utsatt eksamen kan muntlig eksamen bli benyttet. Dersom muntlig eksamen benyttes kan eksamensresultatet ikke påklages.

Permitted exam materials and equipment

Kalkulator uten kommunikasjonsmuligheter.

Grading scale

Gradert skala A-F

Examiners

En intern sensor. Ekstern sensor benyttes jevnlig.

Ved kontinuasjonseksamen kan muntlig eksamen benyttes, da med to interne sensorer.

Overlapping courses

Nils Sponheim