Bildeanalyse er utvinning av nyttig informasjon fra digitale bilder og har applikasjoner på mange felt fra astronomi til zoologi, inkludert biologi, medisin og industriell inspeksjon.
Senter For Imaging Sciences
I Senter For Imaging Sciences, fysikere, kjemikere, dataforskere, biovitere og kliniske forskere arbeide sammen for å utvikle nye metoder og anvende cutting edge bildebehandling og beregningsteknikker for forståelse av sykdom, sin ledelse og behandling.
Vi bidrar til å gjøre det beste ut av Universitetets omfattende bildebehandling fasiliteter (inkludert Magnetisk Resonans Imaging og Positron Utslipp Tomografi utstyr, en cyclotron og radiokjemi fasiliteter og omfattende bio-imaging utstyr). Vi utvikler og bruker nye datalgoritmer for å forstå og tolke medisinske og biologiske bildedata.
Føre Forskere:
Professor Timothy Cootes
Tim utvikler statistiske modeller av både form og utseende, som har vist seg svært nyttig for å tolke bilder av mange forskjellige slag. Han har vært en pioner innen nye algoritmer (For eksempel `Active Shape Models’ (Asms) og’ Active Appearance Models ‘ (Aams)) som bruker slike modeller for å finne konturene av strukturer i bilder. Disse har mange bruksområder, inkludert lokalisering av bein og organer i medisinske bilder, for ansikts-og bevegelsesgjenkjenning og for industriell inspeksjon.
Tim har en spesiell interesse for muskel-og skjelettapplikasjoner med prosjekter som tar sikte på å identifisere personer med osteoporose (www.stopfrac.com), måle bein form (www.bone-finder.com) og forstå hvordan man best kan overvåke og behandle slitasjegikt. For mer informasjon se hans liste over aktuelle prosjekter.
Dr Neil Thacker
hans forskning innebærer ofte å vurdere de grunnleggende prinsippene som fagene datasyn og bildeanalyse er basert på. Nyere forskning har involvert; utvikle en statistisk selvkonsistent løsning på problemet med å analysere punktbaserte formmodeller for genetikk, det første fullt kvantitative kvantitative mønstergjenkjenningssystemet og metoder for kalibrering AV mr-basert diffusjonsmåling for klinisk praksis. Alt arbeid er gjort ved hjelp av prinsipper for kvantitativ bruk av sannsynlighet støttet Opp Med Monte-Carlo testing, vanligvis bootstrapped fra virkelige verden dataprøver.
Noen Av Neils siste arbeid inkluderte å designe En Ny tilnærming, Lineære Poisson-Modeller for å analysere mr-bildedata, for å vurdere volumet av en svulst som reagerer på behandling i prekliniske kreftstudier. Metoden genererte en forbedring i statistisk sensitivitet av en faktor på seksten over en konvensjonell T-test i de samme dataene.
Skole For Datavitenskap
Ledende Forskere:
Professor Chris Taylor
Chris Er Direktør For Manchester Informatikk, og Har vært en ledende skikkelse innen helseinformatikk I STORBRITANNIA i over 15 år. Han har også vært i forkant computer vision research i over 35 år med noen av de mest siterte publikasjoner i feltet og en sterk rekord i teknologioverføring. Hans kjerneforskning er i datasyn og medisinsk bildeanalyse – med en sentral interesse for å utvikle generiske metoder for å underbygge praktiske applikasjoner innen medisin, industri og handel. Hans interesser i bildeanalyse dekker Mammografi, Bein og ledd imaging (OA, RA), Nailfold Capillaroscopy sammen Med Ansiktsgjenkjenning / analyse.
Dr Tingting mu
Tingting fokuserer på å utvikle avansert matematisk modellering og storskala optimaliseringsteknikker for å (1) simulere menneskelig intelligens og (2) analysere virkelige komplekse data. For (1) har hun som mål å konstruere effektive maskinlæringsmodeller for å automatisere oppgaver som matching, anerkjennelse, prediksjon, rangering, slutning, karakterisering, språk og visjonsforståelse. For (2) utvikler hun algoritmer for å oppdage latent struktur og trekke ut informasjon fra store, støyende og ustrukturerte data, for eksempel tekst -, bilde -, video -, signal-og nettverksdata for å støtte utvikling av tekstgruvesystemer og andre relaterte forskningsområder som bioinformatikk.
Dr Carole Twining
En Av Carole nåværende forskningsinteresser Er Differensialgeometri. Spesielt Differensialgeometri av både kontinuerlige og diskrete rom, da det gjelder problemer som oppstår i bilde-og formregistrering, og analyse av registreringer. For eksempel, når du arbeider med diskrete representasjoner av overflater, oppstår alle slags problemer når du prøver å vurdere flyt på slike overflater, eller deformere slike overflater. Av og til tar kontinuumversjonen, og tilnærmer alle derivatene med endelige forskjeller, ikke nok. Derfor Har Carole arbeid involvert prøver å konstruere en differensialgeometri iboende til slike overflater.
