Diagnostic Medical Image Processing (VHB-Kurs) (DMIP-VHB)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Diagnostic Medical Image Processing (VHB course))
(Prüfungsordnungsmodul: Diagnostic Medical Image Processing)

Lehrveranstaltungen:

• • Medical Image Processing for Diagnostic Applications (VHB-Kurs)
    (Vorlesung, 4 SWS, Andreas Maier et al., Zeit und Raum n.V.)

Empfohlene Voraussetzungen:

Ingenieurmathematik

Inhalt:

English version:
The contents of the module comprise basics about medical imaging modalities and acquisition hardware. Furthermore, details on acquisition-dependent preprocessing are covered for image intensifiers, flat-panel detectors, and MR. The fundamentals of 3D reconstruction from parallel-beam to cone-beam reconstruction are also covered. In the last chapter, rigid registration for image fusion is explained.

Deutsche Version:
Die Inhalte des Moduls umfassen Grundlagen der medizinischen Bildverarbeitung und Aufnahmeprinzipien. Darüber hinaus werden Details der Vorverarbeitung für Bildverstärker, Flachpaneldetektoren und MR erklärt. Die Grundlagen der Rekonstruktion von Parallelstrahl bis hin zur Kegelstrahl-Tomographie werden ebenfalls behandelt. Im letzten Kapitel wird starre Registrierung für Bildfusion erläutert.

Lernziele und Kompetenzen:

English Version: The participants

• understand the challenges in interdisciplinary work between engineers and medical practitioners.

• develop understanding of algorithms and math for diagnostic medical image processing.

• learn that creative adaptation of known algorithms to new problems is key for their future career.

• develop the ability to adapt algorithms to different problems.

• are able to explain algorithms and concepts of the module to other engineers.
  

Deutsche Version: Die Teilnehmenden

• verstehen die Herausforderungen in der interdisziplinären Arbeit zwischen Ingenieuren und Ärzten.

• entwickeln Verständnis für Algorithmen und Mathematik der diagnostischen medizinischen Bildverarbeitung.

• erfahren, dass kreative Adaption von bekannten Algorithmen auf neue Probleme der Schlüssel für ihre berufliche Zukunft ist.

• entwickeln die Fähigkeit Algorithmen auf verschiedene Probleme anzupassen.

• sind in der Lage, Algorithmen und Konzepte des Moduls anderen Studierenden der Technischen Fakultät zu erklären.

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:

1. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Wahlpflichtmodulbereich | Subsymbolic AI/Machine Learning | Diagnostic Medical Image Processing)
2. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Nebenfach | Nebenfach Medizinische Informatik | Schwerpunkt Bildverarbeitung | Diagnostic Medical Image Processing)
3. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Nebenfach | Nebenfach Artificial Intelligence in Biomedical Engineering | Diagnostic Medical Image Processing)

Studien-/Prüfungsleistungen:

Diagnostic Medical Image Processing (Prüfungsnummer: 41501)

(englischer Titel: Diagnostic Medical Image Processing)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 60, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Prüfungssprache: Englisch

Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023

1. Prüfer:

Andreas Maier

Termin: 09.08.2022

Diagnostic Medical Image Processing (Prüfungsnummer: 41501)

(englischer Titel: Diagnostic Medical Image Processing)

Prüfungsleistung, Klausur, Dauer (in Minuten): 60, benotet, 5 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

Prüfungssprache: Englisch

Erstablegung: WS 2022/2023, 1. Wdh.: SS 2023

1. Prüfer:

Andreas Maier

Termin: 09.08.2022