EPN-V2

ELI2600 Medisinske signaler og bilder Emneplan

Engelsk emnenavn
Medical signals and images
Studieprogram
Bachelorstudium i ingeniørfag - elektro
Omfang
10.0 stp.
Studieår
2021/2022
Timeplan
Emnehistorikk

Innledning

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.

Anbefalte forkunnskaper

MEK1000 Matematikk 1000, ELPE1300 Elektriske kretser, ELTS2100 Elektronikk og ELI2300 Dynamiske systemer.

Forkunnskapskrav

Kunnskaper

Studenten

  • har oversikt over aktuell teori og forskning på det området som oppgaven omhandler og kan anvende dette på eget materiale

Ferdigheter

Studenten

  • er i stand til å utarbeide en presis og avgrenset problemstilling
  • er i stand til å innhente, analysere, vurdere og organisere relevant materiale
  • kan anvende relevant teori på eget materiale

Generell kompetanse

Studenten

  • kan drøfte egne valg av metode og teoretisk grunnlag i forhold til alternative løsninger
  • er i stand til å gjennomføre og formidle et selvstendig arbeid

Læringsutbytte

The course will use varied, student-active work methods. Work and teaching methods include lectures, seminars, and group-based and individual assignments. Two teaching sessions are organised, each running over a period of three to four days. Between the sessions, the students will work on a written assignment that will be commented and discussed at the last session. Digital platforms will also be used for work between the sessions on campus. Students are expected to work actively on the written assignment between the sessions.

Innhold

Faget omfatter følgende tema:

  • Fouriertransform og signalbehandling
  • Ultralydavbildning
  • Røntgenavbildning
  • Magnetisk resonansavbildning
  • Bildebehandling og tomografisk rekonstruksjon

Arbeids- og undervisningsformer

En skriftlig gruppeoppgave på ca. fem sider. Gruppeoppgaven skal leveres inn og presenteres for medstudenter og lærere i plenum. Gruppen kan bestå av to til fem studenter.

Dersom oppgaven ikke blir godkjent, skal studenten få anledning til å levere en ny versjon.

Arbeidskrav skal være gjennomført innen fastlagt tid, og godkjent av faglærer før studenten kan framstille seg til eksamen.

Arbeidskrav og obligatoriske aktiviteter

Alle hjelpemidler er tillatt så lenge regler for kildehenvisning følges.

Vurdering og eksamen

Grade scale A-F.

Hjelpemidler ved eksamen

Alle oppgavene blir vurdert av intern sensor. Et utvalg på 25 prosent av besvarelsene blir trukket ut for vurdering av ekstern sensor.

Vurderingsuttrykk

Temaer som inngår i emnet:

  • Historisk gjennomgang og definisjoner av sentrale begreper innen kunnskapsorganisasjon og gjenfinning.
  • Anvendelsesområder og utviklingsperspektiver innen kunnskapsorganisasjon og gjenfinning.
  • Bibliografiske datamodeller, registreringsstandarder og metadataskjemaer.
  • ER-modellering, relasjonsdatabaseteori og spørrespråket SQL.
  • Grunnleggende XML og strukturering av data med markeringsspråk.

Sensorordning

En intern sensor. Ekstern sensor benyttes jevnlig.

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

Emneansvarlig

Nils Sponheim

Emneoverlapp

Faget har 5 stp. overlapp med ELTS2600 Signalbehandling og lineære systemer og 5 stp. overlapp med ELI3520 Medisinske avbildningssystemer.