Visual Computing in Medicine 1 (VCMed1(A))- Dozentinnen/Dozenten
- PD Dr.-Ing. Peter Hastreiter, PD Dr.-Ing. Thomas Wittenberg
- Angaben
- Vorlesung
Präsenz
2 SWS, Schein, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 2,5
nur Fachstudium, Sprache Englisch, vormals "Analyse und Visualisierung medizinischer Bilddaten" (AnVisMed)
Zeit und Ort: Di 16:15 - 17:45, 02.019
- Studienfächer / Studienrichtungen
- WF MT-BA ab 5
WPF MT-MA-BDV ab 1
WPF INF-NF-MINF ab 4
WPF INF-MA ab 1
WF IuK-BA ab 4
WF ICT-MA ab 1
- Voraussetzungen / Organisatorisches
- Fachstudium / Erwerb eines Scheins nach mündlicher Prüfung
- Inhalt
- Die Flut und Komplexität medizinischer Bilddaten sowie die klinischen Anforderungen an Genauigkeit und Effizienz erfordern leistungsfähige wie auch robuste Konzepte der medizinischen Datenverarbeitung. Auf Grund der Vielfalt an Bildinformation und ihrer klinischen Relevanz spielt der Übergang von der Messung medizinischer Bilddaten (u.a. MRT, CT, PET) hin zur Analyse der Bildinhalte eine wichtige Rolle. Durch die visuelle Wiedergabe der abstrakten Daten können sowohl technische als auch medizinische Aspekte anschaulich und intuitiv verstanden werden.
Aufbauend auf einem Regelkreis zur Verarbeitung medizinischer Bilddaten werden die Eigenschaften medizinischer Bilddaten sowie grundlegende Methoden und Verfahren der medizinischen Bildanalyse und Visualisierung im Zusammenhang vermittelt. Beispiele aus der Praxis erläutern den Bezug zur medizinischen Anwendung.
Überblick zu bildgebenden Verfahren in der Medizin Gitterstrukturen, Datentypen und Formate Vorverarbeitung, Filterung und Interpolation Grundlegende Ansätze zur Segmentierung Explizite und implizite Methoden der Registrierung Medizinische Visualisierung (2D, 3D, 4D) von Skalar-, Vektor-, Tensordaten Praktische Demonstrationen in der Klinik und den Laboren
(automatisch geplant, erwartete Hörerzahl original: 40, fixe Veranstaltung: nein)
- Empfohlene Literatur
- B. Preim, D. Bartz: Visualization in Medicine - Theory, Algorithms, and Applications, Morgan Kaufmann Verlag, 2007
H. Handels: Medizinische Bildverarbeitung, Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computerge-stützte ärztliche Diagnostik und Therapie, Vieweg und Teubner Verlag, 2009 Th. Lehmann, W. Oberschelp, E. Pelikan, R. Pepges: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer Verlag, 1997 P.M. Schlag, S. Eulenstein, Th. Lange: Computerassis-tierte Chirurgie, Elsevier Verlag, 2010 E. Neri, D. Caramella, C. Bartolozzi: Image Processing in Radiology, Springer Verlag, 2008
- ECTS-Informationen:
- Title:
- Visual Computing in Medicine 1
- Credits: 2,5
- Prerequisites
- Special Study, ECTS (2.5)
- Contents
- The flood and complexity of medical image data as well as the clinical need for accuracy and efficiency require powerful and robust concepts of medical data processing. Due to the diversity of image information and their clinical relevance the transition from imaging to medical analysis and interpretation plays an important role. The visual representation of abstract data allows understanding both technical and medical aspects in a comprehensive and intuitive way.
Based on a processing pipeline for medical image data an overview of the characteristics of medical image data as well as fundamental methods and procedures for medical image analysis and visualization is given. Examples of clinical practice show the relation to the medical application.
Overview of imaging techniques in medicince Grid structures, data types, image formats Preprocessing, filtering and interpolation Fundamental approaches of segmentation Explicit and implicit methods of registration Medical visualization (2D, 3D, 4D) of scalar-, vector-, tensor data Practical demonstrations in the labs and in the clinics
- Literature
- B. Preim, D. Bartz: Visualization in Medicine - Theory, Algorithms, and Applications, Morgan Kaufmann Verlag, 2007
H. Handels: Medizinische Bildverarbeitung, Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computerge-stützte ärztliche Diagnostik und Therapie, Vieweg und Teubner Verlag, 2009 Th. Lehmann, W. Oberschelp, E. Pelikan, R. Pepges: Bildverarbeitung für die Medizin, Springer Verlag, 1997 P.M. Schlag, S. Eulenstein, Th. Lange: Computerassis-tierte Chirurgie, Elsevier Verlag, 2010 E. Neri, D. Caramella, C. Bartolozzi: Image Processing in Radiology, Springer Verlag, 2008
- Zusätzliche Informationen
- Schlagwörter: Medizinische Visualisierung (Medical imaging), Segmentierung (Segmentation), Registrierung (Registration)
Erwartete Teilnehmerzahl: 40
- Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
- Startsemester WS 2022/2023:
- Visual Computing in Medicine (VCMed)
- Institution: Lehrstuhl für Informatik 9 (Graphische Datenverarbeitung)
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