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Medizintechnik II (MT2)

Dozent/in

Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier

Angaben

Vorlesung
4 SWS, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 3,75
für Anfänger geeignet, Sprache Deutsch, This course will be held online until the coronavirus pandemic is contained to such an extent that the Bavarian state government can allow face-to-face teaching again. The exercises will start in the second week (26.-30.4.). The lecture videos can be found at https://www.video.uni-erlangen.de/course/id/1022 and all further information can be found on studon https://www.studon.fau.de/crs2961834.html
Zeit und Ort: Mi 12:15 - 13:45, H4; Do 10:15 - 11:45, H4

Studienfächer / Studienrichtungen

PF MT-BA 2

Inhalt

Die Vorlesung MT2 richtet sich an Studierende des Studiengangs Medizintechnik und zählt dort zu den Grundlagenvorlesungen im Bereich Informatik. Methoden und Geräte, welche die Anatomie und Funktion des Körpers für die Diagnose und Therapie aufarbeiten und darstellen, werden erklärt. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis und der Anwendung von Grundalgorithmen der medizinischen Bildverarbeitung, wie beispielsweise Segmentierung, Filterung und Bildrekonstruktion. Die vorgestellten Modalitäten beinhalten Röntgensysteme, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Optische Kohärenztomographie (OCT) und Ultraschall (US).

Empfohlene Literatur

Olaf Dössel: Bildgebende Verfahren in der Medizin: Von der Technik zur medizinischen Anwendung, Springer, 1999.
Arnulf Oppelt: Imaging Systems for Medical Diagnostics, Publicis Kommunikations AG, Erlangen, 2005

ECTS-Informationen:

Credits: 3,75

Zusätzliche Informationen

Erwartete Teilnehmerzahl: 108, Maximale Teilnehmerzahl: 160
www: https://www.studon.fau.de/crs2961834.html

Zugeordnete Lehrveranstaltungen

UE: Medizintechnik II Rechnerübung: Dozent/in: Stephan Seitz, M. Sc.
www: https://www.studon.fau.de/crs2961834.html

UE: Medizintechnik II Tafelübung: Dozent/in: Stephan Seitz, M. Sc.
www: https://www.studon.fau.de/crs2961834.html

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen

Startsemester SS 2020:: Medizintechnik II (MT2)

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)



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