{"id":254,"date":"2018-09-06T12:00:21","date_gmt":"2018-09-06T15:00:21","guid":{"rendered":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/?page_id=254"},"modified":"2018-09-19T20:28:03","modified_gmt":"2018-09-19T23:28:03","slug":"tc","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/cursos\/tc\/","title":{"rendered":"M\u00e9todos de Reconstrucci\u00f3n de Im\u00e1genes de Tomograf\u00eda Computada"},"content":{"rendered":"

M\u00e9todos de Reconstrucci\u00f3n de Im\u00e1genes de Tomograf\u00eda Computada<\/h4>\n

\nDocente:<\/strong> Antonio Orlando, Ing., M.Sc., Ph.D.
\nDuración:<\/strong> 60 horas.\n<\/p>\n

Objetivos<\/h4>\n

El curso tiene por objetivo el desarrollo de modelos físicos, matemáticos y numéricos de imágenes de tomografía computada. <\/br>
\nEste curso propone tratar dos aspectos fundamentales de la reconstrucción de im\u00e1genes médicas de Tomografía Computada: la modelaci\u00f3n física y matemática del proceso de formación de imágenes médicas y el análisis de los correspondientes métodos numéricos. Se considerarán, en particular, imágenes de Tomografía Computada por Rayos-X, por Emisión Monofotónica (SPECT) y por Emisión de Positrones (PET). <\/br>
\nAl completar este curso, los participantes adquirirán conocimientos básicos de la formulación e implementación de los distintos métodos, de manera tal de poder evaluar el método de reconstrucción más apropiado para el análisis de los datos de un problema de Tomografía Computada<\/br>\n<\/p>\n

Destinatarios<\/h4>\n

Alumnos del Doctorado en Ciencias Biol\u00f3gicas y del Doctorado en Ciencias Exactas e Ingenier\u00eda; F\u00edsicos; Matem\u00e1ticos; Profesionales del \u00e1rea de bioingenier\u00eda, bioqu\u00edmica, qu\u00edmica, m\u00e9dica e interesados en el tema. <\/p>\n

Condiciones de Admisi\u00f3n<\/h4>\n

Poseer conocimientos b\u00e1sicos de C\u00e1lculo, Algebra Lineal, C\u00e1lculo Num\u00e9rico y de un Lenguaje de Programaci\u00f3n (preferentemente MatLab, Mathematica, Maple)<\/p>\n

Temario<\/h4>\n
    \n
  • Tema 1: Introducci\u00f3n a los Principios B\u00e1sicos de la Tomograf\u00eda Computada<\/b>\n
      \n
    • 1.1 Tomograf\u00eda por Transmisi\u00f3n (Rayos X, CT por Rayos X).<\/li>\n
    • 1.2 Emisi\u00f3n Tomogr\u00e1fica (PET, SPECT).<\/li>\n
    • 1.3 Interacci\u00f3n entre Fotones y Tejidos.<\/li>\n
    • 1.4 Formulaci\u00f3n del Problema de Reconstrucci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
    • Tema 2: Reconstrucci\u00f3n de im\u00e1genes tomogr\u00e1ficas por proyecciones<\/b>\n
        \n
      • 2.1 Definici\u00f3n de proyecciones.<\/li>\n
      • 2.2 Transformada de Rad\u00f3n.<\/li>\n
      • 2.3 Teorema de las Secciones de Fourier.<\/li>\n
      • 2.4 Transformada de Fourier.<\/li>\n
      • 2.5 Transformada de Radon en 3D.<\/li>\n
      • 2.6 Transformada de Haz C\u00f3nico.<\/li>\n
      • 2.7 Transformada Atenuada de Radon.<\/li>\n
      • 2.8 Teorema del Muestreo de Shannon-Nyquist.<\/li>\n
      • 2.9 Proyecciones sint\u00e9ticas por simulaciones num\u00e9ricas.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
      • Tema 3: M\u00e9todos de Reconstrucciones basados en la Transformada de Fourier<\/b>\n
          \n
        • 3.1 Reconstrucci\u00f3n Standard de Fourier\n
        • 3.2 M\u00e9todo del Gridding.<\/li>\n
        • 3.3 M\u00e9todo del Linograma.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
        • Tema 4: M\u00e9todos de Reconstrucciones basados en la Transformada de Radon<\/b>\n
            \n
          • 4.1 Transformada Discreta de Radon.<\/li>\n
          • 4.2 Implementaci\u00f3n de la Trasformada Inversa de Radon.<\/li>\n
          • 4.3 Algoritmo de Retroproyecci\u00f3n.<\/li>\n
          • 4.4 Algoritmo de Retroproyecci\u00f3n Filtrada.<\/li>\n
          • 4.5 Confronto entre la Retroproyecci\u00f3n y Retroproyecci\u00f3n Filtrada.<\/li>\n
          • 4.6 Algoritmo de Reconstrucci\u00f3n 3D para Haz C\u00f3nico y Helicoidal.<\/li>\n
          • 4.7 Algoritmo de Retroproyecci\u00f3n Filtrada para la Transformada Atenuada de Radon<\/li>\n
          • 4.8 Reconstrucci\u00f3n Simultanea del Coeficiente de Atenuaci\u00f3n y de la Actividad Radiactiva<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
          • Tema 5: M\u00e9todos de Reconstrucciones Algebraicas<\/b><\/li>\n
              \n
            • 5.1 Reconstrucci\u00f3n de Im\u00e1genes Tomogr\u00e1ficas como Problema Inverso.<\/li>\n
            • 5.2 Reconstrucci\u00f3n Na\u00efve y ‘Crimenes Inversos’.<\/li>\n
            • 5.3 Problemas Inversos Mal Puestos.<\/li>\n
            • 5.4 Inversa Generalizada de Moore-Penrose.<\/li>\n
            • 5.5 Descomposici\u00f3n en Valores Singulares.<\/li>\n
            • 5.6 Regularizaci\u00f3n.<\/li>\n
            • 5.7 M\u00e9todos alg\u00e9bricos de reconstrucciones de im\u00e1genes por Emisi\u00f3n Tomogr\u00e1fica.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
            • Tema 6: Calidad de la imagen y Artefactos<\/b><\/li>\n
                \n
              • 6.1 Caracter\u00edsticas generales de la Imagen.<\/li>\n
              • 6.2 Artefactos en CT im\u00e1genes.<\/li>\n<\/ul>\n<\/ul>\n

                Bibliografía<\/h4>\n
                  \n
                • Jerrold T. Bushberg, The Essential Physics of Medical Imaging. 3rd ed., Lippincott Raven, 2011<\/li>\n
                • Frank Natterer, Frank W\u00fcbelling, Mathematical Methods in Image Reconstruction, SIAM, 2001 <\/li>\n
                • Avinash C. Kak, Malcolm Slaney, Principles of Computerized Tomographic Imaging, SIAM 2001 <\/li>\n
                • Gengsheng Lawrence Zeng, Image Reconstruction: Applications in Medical Sciences, Walter de Gruyter, 2017 <\/li>\n
                • Gabor T. Herman, Fundamentals of Computerized Tomography, 2nd Ed., Springer, 2009 <\/li>\n
                • Charles L. Epstein, Introduction to the Mathematics of Medical Imaging, 2nd Ed., SIAM, 2007 <\/li>\n
                • Jiang Hsieh, Computed Tomography, 2nd Ed., John Wiley & Sons, 2009 <\/li>\n
                • Willi A. Kalender, Computed Tomography: Fundamentals, System Technology, Image Quality, Applications, Publicis Kommunikationsag, 3rd revised edition 2011 <\/li>\n
                • Antonio Orlando. Apuntes del curso.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

                  M\u00e9todos de Reconstrucci\u00f3n de Im\u00e1genes de Tomograf\u00eda Computada Docente: Antonio Orlando, Ing., M.Sc., Ph.D. Duración: 60 horas. Objetivos El curso tiene por objetivo el desarrollo de modelos físicos, matemáticos y numéricos de imágenes de tomografía computada. Este curso propone tratar dos aspectos fundamentales de la reconstrucción de im\u00e1genes médicas de Tomografía Computada: la modelaci\u00f3n física […]<\/p>\n","protected":false},"author":101460,"featured_media":0,"parent":282,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/254"}],"collection":[{"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/users\/101460"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=254"}],"version-history":[{"count":17,"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/254\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":348,"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/254\/revisions\/348"}],"up":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/282"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/catedras.facet.unt.edu.ar\/compsci\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=254"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}