Inverse bioelektromagnetische Probleme - 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 bioelektromagnetische Probleme im Studiengang Master Biomedizinische Technik 2021 | |
|---|---|
| Modulnummer | 200111 |
| Prüfungsnummer | 220473 |
| Fakultät | Fakultät für Informatik und Automatisierung |
| Fachgebietsnummer | 2221 (Biomedizinische Technik) |
| Modulverantwortliche(r) | Prof. Dr. Jens Haueisen |
| Turnus | Wintersemester |
| Sprache | Deutsch |
| Leistungspunkte | 5 |
| Präsenzstudium (h) | 22 |
| Selbststudium (h) | 128 |
| Verpflichtung | Wahlmodul |
| Abschluss | Prüfungsleistung mit mehreren Teilleistungen |
| Details zum Abschluss | Das Modul Inverse bioelektromagnetische Probleme mit der Prüfungsnummer 220473 schließt mit folgenden Leistungen ab:
Zur Durchführung von Laborversuchen ist in jedem Semester eine aktenkundige Belehrung notwendig. Versuche Multikanal EEG Ableitung und EEG-Quellenlokalisation: Noten ergeben sich jeweils aus Protokollen und Gesprächen; Versuch SEP/SEF Rekonstruktion: Anwesenheitsschein |
| Link zum Moodle-Kurs | https://moodle.tu-ilmenau.de/enrol/index.php?id=3681 |
| Lehrende |
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| Anmeldemodalitäten für alternative PL oder SL | |
| max. Teilnehmerzahl | |
| Vorkenntnisse | Anatomie, Physiologie und klinisches Grundlagenwissen des Studienganges Biomedizinische Technik (BSC), Medizinische Messtechnik |
| Lernergebnisse und erworbene Kompetenzen | Die Studierenden kennen und verstehen die Grundlagen der verwendeten Optimierungsverfahren, können diese bewerten und anwenden. Die Studierenden sind in der Lage inverse Probleme in der Biomedizintechnik zu erkennen und zu analysieren. Die Studierenden sind in der Lage für gegebene inverse Probleme eine Lösungsstrategie zu entwerfen und diese umzusetzen, wobei letzteres in den Übungen und Praktika praktiziert wird. Die Studierenden sind in der Lage zu Optimierung und inversen Problemen in der Biomedizintechnik klar und korrekt zu kommunizieren. Durch die Vorlesungen sind sich die Studierenden der vielschichtigen Herangehensweisen an inverse Probleme im Bioelektromagnetismus bewusst und sind in der Lage, diese bei den anwendungsbezogenen Themen in den praktischen Übungen zu beachten. Mit den in der Vorlesung erworbenen Kenntnissen ist es den Studierenden möglich sich interessiert an den themenspezifischen Diskussionen während der Übungen zu beteiligen. Sie können somit am wissenschaftlichen Diskurs aktiv teilnehmen und sind bereit an sie gerichtete Fragen zu beantworten. Die Vorlesungen und Übungen vermitteln die Fähigkeit, unterschiedliche Auffassungen zu Thema inverse Probleme im Bioelektromagnetismus zu akzeptieren und anzuerkennen. Basierend auf den Praktikumstätigkeiten sind die Studierenden in der Lage geeignete Lösungswege für inverse bioelektromagnetische Probleme zu planen und zu entwickeln. Die Studierenden sind in der Lage Systemkompetenz für inverse bioelektromagnetische Probleme in interdisziplinären Teams zu vertreten. |
| Inhalt |
Einführung (Motivation, Definition und Klassifizierung inverser Probleme in der Biomedizintechnik, Abgrenzung zu bildgebenden Verfahren, Begriffsdefinitionen, wdh. messtechnische Randbedingungen, Vorwärtsmodelle, Quellenmodelle) Deterministische und stochastische Optimierungsverfahren (Deterministisch: gradientenfreie und gradientenbasierte Verfahren, Stochastisch: evolutionäre Algorithmen, Simulated Annealing, Particle Swarm Optimization)
Erweiterte Quellenmodelle (neurobiologische Grundlagen, neuronale Massenmodele,
neuronale Feldmodelle). A-priori
Information und Regularisierungstechniken (Einbeziehung anatomischer und
neurobiologischer Informationen, opitmale Regularisierungsparameter) Bioelektromagentische
Quellenrekonstruktion (räumlich-zeitliche Dipolanalyse, Minimum-Norm Verfahren)
Scanning Methoden (Räumliche
Filter, Beamformer, multiple signal classification) Datenfusionstechniken unterschiedlicher Modalitäten (EEG / MEG / fMRI / PET); Prädiktionsmodelle Drei Praktika: Multikanal EEG Ableitung EEG-Quellenlokalisation SEP/SEF Rekonstruktion |
| Medienformen und technische Anforderungen bei Lehr- und Abschlussleistungen in elektronischer Form | Vorlesung Medienform: Tafel, Mitschriften, Folien, computerbasierte Präsentationen, Demonstration, Übungsaufgaben, Laboraufbauten, Software
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| Literatur | Knösche & 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 | |