Zajęcia odbywają się w formie hybrydowej. Część zajęć przeprowadzana jest w trybie on-line za pośrednictwem platformy MS Teams. Zajęcia stacjonarne odbywają się w Zakładzie Radiologii Stomatologicznej i Szczękowo- Twarzowej w UCS ul. Binickiego 6.
Przewodniki dydaktyczne:https://wls.wum.edu.pl/node/998
Plany zajęć: https://wls.wum.edu.pl/node/915
Platforma e-learningowa https://e-learning.wum.edu.pl/login/index.php
Szczegółowe informacje znajdują się w poszczególnych zakładkach.
Osoba odpowiedzialna za kształcenie na kierunku Elektroradiologia :
lek. dent. Oliwia Kałuża - oliwia.kaluza@wum.edu.pl
Godziny dyżurowe dla studentów: poniedziałek, środa 10:00 - 12:00
1. Radiologia stomatologiczna - dla studentów II-go stopnia I-go roku Elektroradiologii II - tryb niestacjonarny.
Zajęcia odbywają się w semestrze letnim.
Wykłady - prowadzone w formie on-line na platformie MS Teams :
- Podstawowe przepisy prawne dotyczące radiologii stomatologicznej i szczękowo-twarzowej. System jakości obrazowania w radiologii stomatologicznej i szczękowo – twarzowej.
- Tomografia CBCT. Zastosowanie rezonansu magnetycznego i ultrasonografii w stomatologii.
- Zdjęcia wewnątrzustne – technika Cieszyńskiego i technika kąta prostego. Zdjęcia zgryzowo-skrzydłowe, zdjęcia zgryzowe, zdjęcia zewnątrzustne: Pantomografia. Cefalometria.
Ćwiczenia - na zajęciach praktycznych obowiązuje strój medyczny. Prosimy o przyniesienie fartuchów. Pracownia RTG mieści się na parterze w budynku UCS, sala nr 1.79.
- Identyfikacja i anatomia zdjęć wewnątrzustnych i pantomogramu.
- Kryteria oceny jakości zdjęć rentgenowskich stosowanych w stomatologii: wewnątrzustnych, pantomograficznych, cefalometrycznych i CBCT. Czynniki warunkujące jakość tych badań.
- Technika wykonania badań CBCT.
Egzamin końcowy - zaliczenie w trybie stacjonarnym: xx.xx.xxxx o godzinie xx.xx (termin egzaminu zostanie podany wkrótce)
2. Tomografia komputerowa wiązką stożkową - przedmiot obieralny dla studentów II-go stopnia I-go roku Elektroradiologii II - tryb niestacjonarny.
Zajęcia odbywają się w semestrze letnim.
Seminaria - prowadzone w formie on-line na platformie MS Teams.
- Podstawy fizyczne działania tomografów komputerowych wiązką stożkową.
- Zastosowania CBCT w różnych dziedzinach medycyny. Wskazania i przeciwskazania.
- Kryteria jakości badań CBCT.
- Ocena i interpretacja obrazów CBCT.
- Rekonstrukcje tomograficzne. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w analizie CBCT.
Ćwiczenia - prowadzone w formie hybrydowej
A. Ćwiczenia online.
Ćwiczenia prowadzone w formie on-line za pośrednictwem platformy MS Teams.
B. Ćwiczenia stacjonarne
Zajęcia odbywają się w pracowni RTG Zakładu Radiologii Stomatologicznej i Szczękowo- Twarzowej; budynek UCS przy ul. Binieckiego 6; parter, sala nr 1.79. Na zajęciach praktycznych obowiązuje strój medyczny. Prosimy o przyniesienie fartuchów.
- Pozycjonowanie pacjenta i parametry ekspozycji w CBCT.
- Zaawansowane oprogramowanie do analizy obrazów CBCT. Przegląd dostępnych narzędzi i oprogramowania do oceny CBCT.
- Przetwarzanie i analiza obrazów CBCT. Ćwiczenia z wykorzystaniem oprogramowania do analizy obrazów: segmentacja, rekonstrukcja, tworzenie modeli 3D
- Identyfikacja błędów i artefaktów w obrazach CBCT. Podstawy anatomii CBCT. Podstawy interpretacji.
3. Narzędzia sztucznej inteligencji - przedmiot obieralny dla studentów II-go stopnia II-go roku Elektroradiologii II - tryb niestacjonarny.
Zajęcia odbywają się w semestrze zimowym.
Wykłady
- Wprowadzenie do sztucznej inteligencji w radiologii: • Historia i rozwój AI w medycynie. • Podstawowe pojęcia: maszynowe uczenie się, głębokie uczenie się, sieci neuronowe.
- Podstawy przetwarzania obrazów medycznych: • Techniki stosowane w analizie i przetwarzaniu obrazów medycznych. • Omówienie różnych formatów obrazów medycznych i metod ich przetwarzania.
- Głębokie uczenie w diagnostyce obrazowej: • Architektury sieci neuronowych stosowane w radiologii (np. CNNs, autoenkodery).
- AI w detekcji i klasyfikacji patologii: • Jak AI pomaga w identyfikacji, klasyfikacji i kwantyfikacji zmian patologicznych na obrazach.
- Architektury i narzędzia sztucznej inteligencji. Modele językowe.
Ćwiczenia
- Wykorzystanie dostępnych narzędzi AI w diagnostyce obrazowej
- Wykorzystanie modeli językowych w procesie uczenia
- Ćwiczenia z przetwarzania obrazów. Wprowadzenie do środowiska Python.
- Trenowanie prostego modelu AI do klasyfikacji obrazów
- Analiza wizualna.