Image analysis este extragerea de informații utile din imagini digitale și are aplicații în multe domenii, de la astronomie la zoologie, inclusiv biologie, medicină și inspecție industrială.
Centrul pentru științe imagistice
în cadrul Centrului pentru științe imagistice, fizicienii, chimiștii, informaticienii, biologii și cercetătorii clinici lucrează împreună pentru a dezvolta noi metode și a aplica tehnici de imagistică și de calcul de ultimă oră pentru înțelegerea bolii, gestionarea și tratamentul acesteia.
ajutăm la utilizarea optimă a facilităților extinse de imagistică ale universității (inclusiv imagistica prin rezonanță magnetică și echipamente de tomografie cu emisie de pozitroni, facilități de ciclotron și radiochimie și echipamente extinse de bio-imagistică). Dezvoltăm și aplicăm noi algoritmi de calculator pentru a înțelege și interpreta datele imagistice medicale și biologice.
cercetători principali:
profesorul Timothy Cootes
Tim dezvoltă modele statistice atât de formă, cât și de aspect, care s-au dovedit foarte utile pentru interpretarea imaginilor de multe tipuri diferite. El a fost pionierul unor algoritmi noi (cum ar fi’ Active shape Models `(ASMs) și’ active Appearance Models ‘ (AAMS)) care folosesc astfel de modele pentru a găsi contururile structurilor din imagini. Acestea au multe aplicații, inclusiv localizarea oaselor și a organelor în imagini medicale, pentru recunoașterea feței și a gesturilor și pentru inspecția industrială.
Tim are un interes deosebit în aplicațiile musculo-scheletice cu proiecte care vizează identificarea persoanelor cu osteoporoză (www.stopfrac.com), măsurați forma osoasă (www.bone-finder.com) și înțelegeți cum să monitorizați și să tratați cel mai bine osteoartrita. Pentru mai multe informații a se vedea lista sa de proiecte curente.
Dr.Neil Thacker
cercetările sale implică adesea evaluarea principiilor de bază pe care se bazează subiectele viziunii computerizate și analizei imaginilor. Cercetări recente au implicat; dezvoltarea unei soluții statistic auto-consistente la problema analizei modelelor de formă bazate pe puncte pentru Genetică, primul sistem de recunoaștere a modelelor cantitative complet cantitative și metode de calibrare a măsurării difuziei bazate pe RMN pentru practica clinică. Toate lucrările se fac folosind principiile utilizării cantitative a probabilității susținute cu testarea Monte-Carlo, în general bootstrapped din eșantioane de date din lumea reală.
unele dintre lucrările recente ale lui Neil au inclus proiectarea unei noi abordări, modele Poisson liniare cu care să se analizeze datele imagistice MR, pentru a evalua volumul unei tumori care răspunde la tratament în studiile pre-clinice de cancer. Metoda a generat o îmbunătățire a sensibilității statistice a unui factor de șaisprezece față de un test t convențional în aceleași date.
școala de Informatică
cercetători principali:
profesorul Chris Taylor
Chris este Director al Manchester Informatics, și a fost o figură de frunte în domeniul informaticii de sănătate în Marea Britanie de peste 15 ani. El a fost, de asemenea, în fruntea computer vision research de peste 35 de ani, cu unele dintre cele mai citate publicații din domeniu și un record puternic în transferul de tehnologie. Cercetarea sa de bază este în viziunea computerizată și analiza imaginii medicale – cu un interes central în dezvoltarea metodelor generice pentru a susține aplicațiile practice în medicină, industrie și comerț. Interesele sale în analiza imaginii acoperă mamografia, imagistica osoasă și articulară (OA, RA), Capilaroscopia Nailfold împreună cu recunoașterea/analiza facială.
Dr. Tingting Mu
Tingting se concentrează pe dezvoltarea tehnicilor avansate de modelare matematică și optimizare pe scară largă pentru a (1) simula inteligența umană și (2) analiza datelor complexe din lumea reală. Pentru (1), ea își propune să construiască modele eficiente de învățare automată pentru a automatiza sarcini precum potrivirea, recunoașterea, predicția, clasarea, inferența, caracterizarea, înțelegerea limbajului și a viziunii. Pentru (2), ea dezvoltă algoritmi pentru a descoperi structura latentă și pentru a extrage informații din date la scară largă, zgomotoase și nestructurate, de exemplu, text, imagine, video, semnal și date de rețea pentru a sprijini dezvoltarea sistemelor de extragere a textului și a altor domenii de cercetare conexe, cum ar fi Bioinformatica.
Dr. Carole Twining
unul dintre interesele actuale de cercetare ale lui Carole este geometria diferențială. Mai exact, geometria diferențială a spațiilor continue și discrete, deoarece se referă la problemele care apar în înregistrarea imaginii și formei și analiza înregistrărilor. De exemplu, atunci când lucrați cu reprezentări discrete ale suprafețelor, apar tot felul de probleme atunci când încercați să luați în considerare fluxul pe astfel de suprafețe sau deformând astfel de suprafețe. Ocazional, luarea versiunii continuum și aproximarea tuturor derivatelor prin diferențe finite nu este suficientă. Prin urmare, munca lui Carole a implicat încercarea de a construi o geometrie diferențială intrinsecă unor astfel de suprafețe.
