kuva-analyysi on hyödyllisen tiedon poimimista digitaalisista kuvista, ja sillä on sovelluksia monilla aloilla tähtitieteestä eläintieteeseen, mukaan lukien Biologia, Lääketiede ja teollisuustarkastus.
Centre for Imaging Sciences
Centre for Imaging Sciences-keskuksessa fyysikot, kemistit, tietojenkäsittelytieteilijät, biotieteilijät ja kliiniset tutkijat kehittävät yhdessä uusia menetelmiä ja soveltavat huipputason kuvantamis-ja laskentatekniikoita sairauden, sen hallinnan ja hoidon ymmärtämiseen.
autamme hyödyntämään parhaalla mahdollisella tavalla yliopiston laajoja kuvantamislaitteita (mm.magneettikuvaus-ja Positroniemissiotomografialaitteet, syklotroni-ja radiokemian laitteet sekä laajat biokuvauslaitteet). Kehitämme ja sovellamme uusia tietokonealgoritmeja lääketieteellisen ja biologisen kuvantamisdatan ymmärtämiseen ja tulkintaan.
johtavat tutkijat:
professori Timothy Cootes
Tim kehittää sekä muodon että ulkonäön tilastollisia malleja, jotka ovat osoittautuneet erittäin hyödyllisiksi monien erilaisten kuvien tulkinnassa. Hän on uranuurtaja uudenlaisissa algoritmeissa (kuten ”Active Shape Models” (ASMS) ja ”Active Appearance Models” (AAMs)), jotka käyttävät tällaisia malleja löytääkseen rakenteiden ääriviivat kuvista. Niillä on monia sovelluksia, kuten luiden ja elinten paikantaminen lääketieteellisiin kuviin, kasvojen ja eleiden tunnistamiseen sekä teollisiin tarkastuksiin.
Tim on erityisen kiinnostunut tuki-ja liikuntaelimistön sovelluksista hankkeissa, joiden tavoitteena on tunnistaa osteoporoosia sairastavat henkilöt (www.stopfrac.com), mittaa luun muoto (www.bone-finder.com) ja ymmärtää, miten parhaiten seurata ja hoitaa nivelrikko. Katso lisätietoja hänen listastaan ajankohtaisista projekteista.
tohtori Neil Thacker
hänen tutkimuksessaan arvioidaan usein niitä perusperiaatteita, joihin tietokonenäön ja kuva-analyysin aiheet perustuvat. Viimeaikainen tutkimus on ollut mukana; kehittää tilastollisesti itsestään johdonmukainen ratkaisu ongelmaan analysoimalla pistepohjaisia muotomalleja genetiikan, ensimmäinen täysin kvantitatiivinen kvantitatiivinen kuviotunnistusjärjestelmä, ja menetelmiä kalibrointi MRI perustuu diffusion mittaus kliinistä käytäntöä. Kaikki työ tehdään käyttämällä todennäköisyyden kvantitatiivisen käytön periaatteita, jotka on tuettu Monte-Carlo-testeillä, jotka on yleensä bootstrapattu reaalimaailman datanäytteistä.
Neilin viimeaikaisiin töihin kuului uuden lähestymistavan suunnittelu, lineaariset Poisson-mallit, joiden avulla voidaan analysoida Mr-kuvaustietoja ja arvioida hoitoon reagoivan kasvaimen tilavuus prekliinisissä syöpätutkimuksissa. Menetelmä paransi tilastollista herkkyyttä kuusitoista kertaa tavanomaiseen t-testiin verrattuna samoissa tiedoissa.
tietojenkäsittelytieteen yksikkö
johtavat tutkijat:
professori Chris Taylor
Chris on Manchester Informaticsin johtaja, ja hän on ollut terveysinformatiikan johtohahmo Britanniassa yli 15 vuoden ajan. Hän on myös ollut eturintamassa tietokonenäkötutkimuksen yli 35 vuotta joidenkin eniten siteerattujen julkaisujen alalla ja vahva ennätys teknologian siirto. Hänen ydintutkimuksensa on tietokonenäkössä ja lääketieteellisessä kuvaanalyysissä – keskeisenä kiinnostuksen kohteena on kehittää yleisiä menetelmiä käytännön sovellusten tueksi lääketieteessä, teollisuudessa ja kaupassa. Hänen kiinnostuksensa kuva-analyysiin kattavat mammografian, luun ja nivelten kuvantamisen (Oa, RA), Nailfold Capillaroscopyn sekä kasvojentunnistuksen/analyysin.
tohtori Tingting Mu
Tingting keskittyy kehittyneiden matemaattisten mallinnusten ja laajamittaisten optimointitekniikoiden kehittämiseen 1) ihmisen älykkyyden simuloimiseksi ja 2) reaalimaailman kompleksitietojen analysoimiseksi. For (1), hän pyrkii rakentamaan tehokkaita koneoppimisen malleja automatisoida tehtäviä, kuten matching, tunnustaminen, ennustaminen, ranking, päättely, karakterisointi, kieli ja visio ymmärrystä. For (2), hän kehittää algoritmeja löytää piilevä rakenne ja poimia tietoa laajamittaisesta, meluisa ja jäsentymätön data, esim., teksti, kuva, video, signaali ja verkko data tukemaan kehitystä tekstinlouhinta järjestelmien ja muiden siihen liittyvien tutkimusalueiden kuten bioinformatiikka.
Dr Carole Twining
yksi Carolen nykyisistä tutkimusharrastuksista on differentiaaligeometriaan. Erityisesti differentiaaligeometriaan sekä jatkuvia että diskreettejä avaruuksia, koska se liittyy kysymyksiin, joita syntyy kuvan ja muodon rekisteröinnissä, sekä rekisteröintien analysoinnissa. Esimerkiksi työskenneltäessä diskreetti esityksiä pintojen, kaikenlaisia kysymyksiä syntyy, kun yrittää harkita virtaus tällaisia pintoja, tai muotoaan tällaisia pintoja. Joskus ottaen continuum versio, ja approksimoimalla kaikki johdannaiset äärellinen-erot ei riitä. Näin ollen Carole työ on mukana yrittää rakentaa differentiaaligeometriaan luonnostaan tällaisia pintoja.
