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Modulhandbuch ab WS 2014/15

Modul CS3310 T

Modulteil: Medizinische Bildverarbeitung (MBV)

Dauer:


1 Semester
Angebotsturnus:


Jedes Wintersemester
Leistungspunkte:


4
Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:
  • Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Modulteil eines Pflichtmoduls), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 5. Fachsemester
  • Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Modulteil eines Pflichtmoduls), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 5. Fachsemester
Lehrveranstaltungen:
  • CS3310-Ü: Medizinische Bildverarbeitung (Übung, 2 SWS)
  • CS3310-V: Medizinische Bildverarbeitung (Vorlesung, 2 SWS)
Workload:
  • 60 Stunden Präsenzstudium
  • 40 Stunden Selbststudium
  • 20 Stunden Prüfungsvorbereitung
Lehrinhalte:
  • Motivation, Grundlagen und Anwendungen medizinischer Bildverarbeitungsverfahren
  • Struktur und Formate medizinischer Bilder
  • Histogramme und Bildtransformationen
  • Fouriertransformation zur Bildfilterung
  • Bildfilterung mit lokalen Operatoren
  • Segmentierung: Thresholding, Region-Growing
  • Clusteranalyse und Klassifikatoren zur Bildsegmentierung
  • Einführung in Convolutional Neural Networks
  • Morphologische Operatoren
  • Anwendung und Evaluation von Segmentierungsverfahren
  • Bildinterpolationsverfahren und Transformation von Bildern
  • Grundlegende Methoden der Bildregistrierung
  • Kombinierte Signal- und Bildanalyse in der 4D-Bildverarbeitung
Qualifikationsziele/Kompetenzen:
  • Die Studierenden können grundlegende Verfahren zur medizinischen Bildverarbeitung einordnen, charakterisieren und auf konkrete Probleme anwenden.
  • Sie können Verfahren zur Bildfilterung, Bildsegmentierung, morphologischen Nachverarbeitung von Segmentierungsergebnissen sinnvoll problemspezifisch auswählen, diese in einer Verarbeitungspipeline kombinieren und zur Bildverbesserung oder Segmentierung medizinischer Bildstrukturen einsetzen.
  • Sie können verschiedene Methoden der Clusteranalyse, der statistischen und neuronalen Mustererkennung unterscheiden und anhand der implizit verwendeten, unterschiedlichen Modellannahmen und Eigenschaften charakterisieren. Sie sind in der Lage, diese Verfahren zur Segmentierung medizinischer multispektraler Bilddaten sowie zur Objekterkennung einzusetzen.
  • Sie können Segmentierungsergebnisse verschiedener Verfahren anhand etablierter Gütemaße evaluieren und einen objektiven Vergleich der Güte verschiedener Segmentierungsmethoden in der praktischen Anwendung durchführen.
  • Sie können verschiedene Bildinterpolationstechniken unterscheiden, anhand ihrer spezifischen Vor- und Nachteile einordnen und in Abhängigkeit von einem konkreten Anwendungsproblem sinnvoll auswählen und anwenden.
  • Sie sind befähigt, die Eigenschaften verschiedener rigider Bildregistrierungsmethoden einzuschätzen und für ein konkretes Registrierungsproblem Ähnlichkeitsmaße und Regularisierungsterme problemspezifisch auszuwählen und zu parametrisieren.
  • Sie können verschiedene Techniken zur Analyse funktioneller 4D-fMR-Bildfolgen und ihre Eigenschaften unterscheiden und charakterisieren, durch die neuronal aktivierte Hirnbereiche in 4D-Bildfolgen des Kopfes sichtbar gemacht werden können.
  • Sie können grundlegende Bildverarbeitungsalgorithmen implementieren und in Kombination mit in einer Programmbibliothek verfügbaren medizinischen Bildverarbeitungsmodulen zum Einsatz bringen.
Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:
  • Klausur
Voraussetzung für:
Setzt voraus:
Modulverantwortlicher:
  • Siehe Hauptmodul
Lehrende:
Literatur:
  • H. Handels: Medizinische Bildverarbeitung - Stuttgart: Vieweg & Teubner 2009
  • T. Lehmann: Handbuch der Medizinischen Informatik - München: Hanser 2004
  • M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle: Image Processing, Analysis and Machine Vision - 2nd edition. Pacific Grove: PWS Publishing 1998
Sprache:
  • Wird nur auf Deutsch angeboten
Bemerkungen:

(Ist Modulteil von ME3000-KP08, ME3000SJ14)

Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:
- Keine (Die Kompetenzen der vorausgesetzten Module werden für dieses Modul benötigt, die Module stellen aber keine Zulassungsvoraussetzung dar.)

Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
- Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Letzte Änderung:
29.11.2019

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