Modul MA5030-KP04, MA5030

Bildregistrierung (Bildregist)

Dauer:

1 Semester

Angebotsturnus:

Jedes zweite Wintersemester

Leistungspunkte:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, Beliebiges Fachsemester
Master Medizinische Informatik 2019 (Wahlpflicht), Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
Master Medizinische Informatik 2014 (Wahlpflicht), Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Wahlpflicht), Mathematik/Naturwissenschaften, 1. Fachsemester
Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Bildgebende Systeme, 2. oder 3. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011 (Vertiefung), Bildgebende Systeme, Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 3. Fachsemester
Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010 (Wahlpflicht), Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
Master Informatik 2012 (Wahlpflicht), Vertiefungsblock Numerische Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

MA5030-Ü: Bildregistrierung (Übung, 1 SWS)
MA5030-V: Bildregistrierung (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

10 Stunden Prüfungsvorbereitung
45 Stunden Präsenzstudium
65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung

Lehrinhalte:
Einführung und Grundlagen Interpolation Deformationsmodelle 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 und nichtparametrischer 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:

Prof. Dr. rer. nat. Jan Modersitzki

Lehrende:

Institut für Mathematische Methoden der Bildverarbeitung

Literatur:

Goshtasby: 2D and 3D Image Registration - Wiley 2005
Modersitzki: Numerical Methods for Image Registration - Oxford University Press 2004
Modersitzki: FAIR: Flexible Algorithms for Image Registration - SIAM 2009
Rohr: Landmark-Based Image Analysis - Kluwer 2001

Sprache:

Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

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.