Technische Universität Ilmenau

Inverse Problems in Bioelectromagnetism - Interaktive Studienpläne der TU Ilmenau

Die Interaktiven Studienpläne sind ein Informationsangebot zu den Studiengängen der TU Ilmenau.

Die rechtsverbindlichen Studienpläne entnehmen Sie bitte den jeweiligen Studien- und Prüfungsordnungen (Anlage Studienplan).

Alle Angaben zu geplanten Lehrveranstaltungen finden Sie im elektronischen Vorlesungsverzeichnis.

Bitte beachten Sie, dass auf dieser Seite keine Aktualisierungen mehr vorgenommen werden. Alle Module und Studienpläne ab der PO-Version 2021 (Bachelor- und Master-Studiengänge) sind ab sofort im Campus-Portal erreichbar.

Modulinformationen zu Inverse Problems in Bioelectromagnetism im Studiengang Master Biomedical Engineering by Research 2025
Modulnummer201261
Prüfungsnummer220500
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2221 (Biomedizinische Technik)
Modulverantwortliche(r)Prof. Dr. Jens Haueisen
TurnusWintersemester
SpracheEnglisch
Leistungspunkte5
Präsenzstudium (h)22
Selbststudium (h)128
VerpflichtungWahlmodul
AbschlussPrüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen
Details zum Abschluss

Das Modul Inverse Problems in Bioelectromagnetism mit der Prüfungsnummer 220500 schließt mit folgenden Leistungen ab:

  • mündliche Prüfungsleistung über 20 Minuten mit einer Wichtung von 84% (Prüfungsnummer: 2200881)
  • Studienleistung mit einer Wichtung von 16% (Prüfungsnummer: 2200882)



Details zum Abschluss Teilleistung 2: Experiments Multichannel EEG recording and EEG source localization: grades result from protocols and oral examination;
Experiment SEP/SEF reconstruction: Attendance bill

A documented instruction is required each semester in order to carry out laboratory experiments.

Link zum Moodle-Kurs
LehrendeProf. Haueisen, Prof. Knösche, Dr. Petkovic
Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL
max. Teilnehmerzahl
VorkenntnisseAnatomy, physiology, and basic clinical knowledge of the Biomedical Engineering (BSc) program, Medical Instrumentation.
Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Students know and understand the fundamentals of the optimization methods used, and are able to evaluate and apply them. The students are able to recognize and analyze inverse problems in biomedical engineering. Students are able to design a solution strategy for given inverse problems and implement it, the latter being practiced in the exercises and lab work. Students are able to communicate clearly and correctly on optimization and inverse problems in biomedical engineering. Through the lectures, students are aware of the multi-faceted approaches to inverse problems in bioelectromagnetism and are able to consider them in the application-related topics in the practical exercises. With the knowledge acquired in the lecture, students are able to participate with interest in the topic-specific discussions during the exercises. They are thus able to actively participate in the scientific discourse and are prepared to answer questions directed at them. The lectures and exercises provide the ability to accept and acknowledge different views on inverse problems in bioelectromagnetism. Based on the practical activities, students are able to plan and develop appropriate solutions to inverse bioelectromagnetics problems.  Students are able to represent systems expertise for inverse bioelectromagnetic problems in interdisciplinary teams.

InhaltIntroduction (motivation, definition and classification of inverse problems in biomedical engineering, differentiation from imaging techniques, definitions of terms, repetition of metrological constraints, forward models, source models)
 
Deterministic and stochastic optimization methods (Deterministic: gradient-free and gradient-based methods, Stochastic: evolutionary algorithms, simulated annealing, particle swarm optimization)
 
Advanced source models (neurobiological foundations, neural mass models, neural field models).
 
A priori information and regularization techniques (incorporation of anatomical and neurobiological information, optimal regularization parameters).
 
Bioelectromagentic source reconstruction (spatio-temporal dipole analysis, minimum-norm methods).
 
Scanning methods (spatial filters, beamformers, multiple signal classification)
 
Data fusion techniques of different modalities (EEG / MEG / fMRI / PET); predictive models.
 
Three lab courses:
Multichannel EEG derivation
EEG source localization
SEP/SEF reconstruction
Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer FormWhite board, lecture notes, slides,
computer-based presentations, demonstrations, exercise tasks, lab setups,
software
LiteraturKnösche & Haueisen: EEG/MEG source reconstruction. Springer 2022
Fletcher, R.: Practical methods of optimization. J W & S, Chichester, 1987
Bäck,
T. und Schwefel, H.-P.: Evolutionary algorithms in theory and practice:
Evolution strategies, evolutionary programming, genetic algorithms.
Oxford University Press, NY, 1996
Louis, A.K.: Inverse und schlecht gestellte Probleme. Teubner 1989.
Haueisen, J.: Numerische Berechnung und Analyse biomagnetischer Felder. Wissenschaftsverlag Ilmenau, 2004
Wilfried
Andrä, Hannes Nowak (Editors): Magnetism in Medicine: A Handbook, 2nd,
Completely Revised and Enlarged Edition, Wiley, 2006
Sarvas J, Ilmoniemi RJ: Brain Signals: Physics and Mathematics of MEG and EEG. MIT Press, 2019
Lehrevaluation