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Modulhandbuch bis 2016

Modul MA5030-KP05

Bildregistrierung (BildreKP05)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Jedes zweite Wintersemester
Leistungspunkte:


5
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023 (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2023 (Pflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
  • Bachelor Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 5. Fachsemester
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2016 (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • MA5030-Ü: Bildregistrierung (Übung, 1 SWS)
  • MA5030-V: Bildregistrierung (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 30 Stunden Eigenständige Projektarbeit
  • 65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 10 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Einführung und Grundlagen
  • Interpolation
  • Transformationsmodelle
  • Landmarkengestützte Registrierung
  • Parametrische Bildregistrierung
  • Nichtparametrische Registrierung und Regularisierungsstrategien
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Studierende kennen die zentralen Konzepte der Bildregistrierung.
  • Sie können eine konkrete Aufgabe in ein adäquates Modell umsetzen.
  • Sie haben Erfahrung mit parametrischer Registrierung und können die optimalen Parameter bestimmen.
  • Sie verstehen die nicht-parametrische Registrierung.
  • Fachübergreifende Aspekte:
  • Studierende besitzen fortgeschrittene Modellbildungskompetenz.
  • Studierende können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
  • Studierende besitzen Implementierungserfahrung.
  • Studierende können praktische Probleme abstrahieren.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
Lehrende:
Literatur:
  • Goshtasby: 2D and 3D Image Registration - Wiley
  • Modersitzki: Numerical Methods for Image Registration - Oxford University Press
  • Modersitzki: FAIR: Flexible Algorithms for Image Registration - SIAM
  • Rohr: Landmark-Based Image Analysis - Kluwer
Sprache:
  • Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig
Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine (die Kompetenzen der unter „Setzt voraus“ genannten Module werden für dieses Modul benötigt, sind aber keine formale Voraussetzung)

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Unbenotete Prüfungsvorleistungen sind Übungsaufgaben sowie deren Präsentation. Diese müssen vor der Erstprüfung bearbeitet und positiv bewertet worden sein.

Modulprüfung(en):
- MA5030-L1: Bildregistrierung, Klausur (90 min) oder mündliche Prüfung (30 min) nach Maßgabe des Dozenten, 100 % der Modulnote

Letzte Änderung:
22.2.2022