Leírás
Az elmúlt években az in vivo képalkotás jelentős teret nyert a preklinikai gyógyszerkísérletekben és az egyetemi élettani kutatásokban. A NanoSPECT/CT-nek köszönhetően a kutatók kisállatokban a molekuláris folyamatokat nanoliteres felbontással tudják vizsgálni – pontos anatómiai lokalizációval. A kisállatokon végzett kísérletek során kapott nagy mennyiségű képi információ feldolgozásában nagyon fontos a hatékony és gyors automatikus orvosdiagnosztikai célú szegmentáció. A feladat a multimodális képalkotó rendszerek segítségével kapott 3D rekonstrukciók feldolgozása és automatikus szegmentációs algoritmusok fejlesztése. A munka kezdetén a hallgató megismeri a jelenleg használt szegmentációs algoritmusok alapjait és módszereit. Cél a multimodális rendszerek előnyeit és komplexitását kihasználó, a manuális képfeldolgozás helyettesítésére szolgáló automatikus vagy szemiautomatikus szegmentációs eljárások kidolgozása és validálása in vivo és in vitro módszerekkel.
Elvárások
Interdiszciplináris érdeklődési kör, programozási ismeretek, orvosi képalkotási ismeretek vagy érdeklődés a téma iránt.