Technische Universität Ilmenau

Bildverarbeitung in der Medizin 2 - Modultafeln der TU Ilmenau

Die Modultafeln 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.

Informationen und Handreichungen zur Pflege von Modulbeschreibungen durch die Modulverantwortlichen finden Sie unter Modulpflege.

Hinweise zu fehlenden oder fehlerhaften Modulbeschreibungen senden Sie bitte direkt an modulkatalog@tu-ilmenau.de.

Modulinformationen zu Bildverarbeitung in der Medizin 2 im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2009
Modulnummer7870
Prüfungsnummer2200157
FakultätFakultät für Informatik und Automatisierung
Fachgebietsnummer 2221 (Biomedizinische Technik)
Modulverantwortliche(r) Dr. Dunja Jannek
TurnusWintersemester
SpracheDeutsch
Leistungspunkte4
Präsenzstudium (h)34
Selbststudium (h)86
VerpflichtungPflichtmodul
Abschlussmündliche Studienleistung, 20 Minuten
Details zum Abschluss
Alternative Abschlussform aufgrund verordneter Corona-Maßnahmen inkl. technischer Voraussetzungen

Prüfungsgespräch (mündliche Abschlussleistung) in Distanz nach §6a PStO-AB

Abschluss: bSL

Dauer: 20 min

Technische Voraussetzung: webex https://intranet.tu-ilmenau.de/site/vpsl-pand/SitePages/Handreichungen_Arbeitshilfen.aspx

Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SLDie Anmeldung zur alternativen semesterbegleitenden Abschlussleistung erfolgt über das Prüfungsverwaltungssystem (thoska) außerhalb des zentralen Prüfungsanmeldezeitraumes. Die früheste Anmeldung ist generell ca. 2-3 Wochen nach Semesterbeginn möglich. Der späteste Zeitpunkt für die An- oder Abmeldung von dieser konkreten Abschlussleistung ist festgelegt auf den (falls keine Angabe, erscheint dies in Kürze):
  • Anmeldebeginn: 05.11.2021
  • Anmeldeschluss: 19.01.2022
  • Rücktrittsfrist:
  • letzte Änderung der Fristen:
max. Teilnehmerzahl
Vorkenntnisse

Bildverarbeitung in der Medizin 1, Bildgebende Systeme in der Medizin 1+2, Klinische Verfahren 1+2

Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen

Die Kerninhalte orientieren sich an den aus der medizinischen Bildgebung und Bildverarbeitung resultierenden interdisziplinären physikalischen, technischen und informationsverarbeitenden Problemen.
Die Studierenden sind fähig, auf der Basis der vermittelten methodischen Grundlagen eine Bildverarbeitungsaufgabe zu erkennen, zu analysieren, zu bewerten und geeignete Lösungsansätze zu entwickeln. Sie kennen die zugrundeliegende Theorie, um die Stärken und Schwächen der Verfahren zur Registrierung, Merkmalsextraktion, Bildsegmentierung, Klassifikation und Visualisierung zu verstehen. Sie besitzen die methodischen Fähigkeiten und Fertigkeiten, Algorithmen zu entwickeln und geeignet zu evaluieren. Die Studierenden sind in der Lage, medizinische Bildverarbeitung als Bestandteil Biomedizinischer Technik zur Diagnostik und Therapie zu begreifen. Sie verstehen die Wirkungsweise komplexer Algorithmen und können sie selbst parametrisch steuern. Dabei sind die Studierenden mit Techniken der Qualitätssicherung in der Bildverarbeitung vertraut. Sie kennen die Möglichkeiten und Grenzen eingesetzter Bildanalyse- und Bildverarbeitungsprozesse sowie die Vor- und Nachteile computergestützter Diagnose und sind in der Lage, Aufwand, Nutzen und Risiko dieser Verfahren zu bewerten.

Inhalt

Speicherung von Bilddaten:

-         Datenreduktion und Datenkompression, Möglichkeiten in der medizinischen Anwendung

-         JPEG und JPEG2000

-         Medizinische Bilddatenstandards – DICOM und Alternativen

 

Bildbearbeitung:

-         Qualitätsmaße für Bilder

-         Bildverbesserung und Bildrestauration – Kantenerhaltendes Entrauschen

-         Bildregistrierung – merkmals- und voxelbasiert

 

Bildanalyse:

-         Segmentierung – Clusterung, modellbasiert, Evaluation

-         Merkmalsextraktion – Formanalyse, Texturanalyse

-         Klassifikation – überwacht, unüberwacht

-         Vermessung und Interpretation – Distanz, Winkel, Fläche, Volumen

 

Visualisierung von Bilddaten:

-         Darstellung von Grauwertbildern – Wiederholung

-         Darstellung von Farbbildern – Farbmodelle, Farbräume, Transformation, Analyse

-         3D-Visualisierung - Surface-Rendering, Volume-Rendering, Beleuchtung und Schattierung

Zusatz:

Validierung

Qualitätsmaße für Bildanalyse-Algorithmen

Grundwahrheit

Repräsentativität

Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form

Vorlesung

Medienform: Tafel, Folien, Mitschriften, Powerpoint-Präsentationen, Demonstration, Übungsaufgaben, Matlab-Scripte

Veranstaltungsform: Präsenz

->wenn durch Corona-Maßnahmen erforderlich: Online- und Hybrid-Vorlesung

Technische Voraussetzung: webex https://intranet.tu-ilmenau.de/site/vpsl-pand/SitePages/Handreichungen_Arbeitshilfen.aspx

Moodle-Link: https://moodle2.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=2298

 

Literatur
  1. Birkfellner, Wolfgang (2014): Applied Medical Image Processing, Second Edition: A Basic Course. 2.Aufl.; Taylor&Francis Inc.
  2. Deserno, Thomas (Hg.) (2013): Biomedical Image Processing. Springer.
  3. Dougherty, Geoff (2011): Medical Image Processing: Techniques and Applications. Springer.
  4. Handels, Heinz (2009): Medizinische Bildverarbeitung. Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie. 2.Aufl.; Vieweg+Teubner.
  5. Preim, Bernhard und Botha, Charl P. (2013): Visual Computing for Medicine: Theory, Algorithms, and Applications. 2.Aufl.; Morgan Kaufmann.
  6. Tönnies, Klaus D. (2005): Grundlagen der Bildverarbeitung. Pearson Studium.
  7. Tönnies, Klaus D. (2017): Guide to Medical Image Analysis: Methods and Algorithms. 2.Aufl.; Springer.
Lehrevaluation

Pflichtevaluation:

WS 2015/16 (Fach)

Freiwillige Evaluation:

WS 2011/12 (Vorlesung)

WS 2013/14 (Vorlesung)

Hospitation:

WS 2015/16