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Diagnostic Medical Image Processing (VHB-Kurs) (DMIP-VHB)5 ECTS (englische Bezeichnung: Diagnostic Medical Image Processing (VHB course))
(Prüfungsordnungsmodul: Vertiefungsrichtung Mustererkennung)
Modulverantwortliche/r: Andreas Maier Lehrende:
Andreas Maier
Startsemester: |
WS 2017/2018 | Dauer: |
1 Semester | Turnus: |
halbjährlich (WS+SS) |
Präsenzzeit: |
0 Std. | Eigenstudium: |
150 Std. | Sprache: |
Englisch |
Lehrveranstaltungen:
Empfohlene Voraussetzungen:
Ingenieurmathematik
Inhalt:
English version:
The contents of the lecture 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. In the exercises, algorithms that were presented in the lecture are implemented in Java. Deutsche Version:
Die Inhalte der Vorlesung 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. In den Übungen werden Algorithmen aus der Vorlesung in Java implementiert.
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 lecture to other engineers.
Deutsche Version:
Die Teilnehmer
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.
enwickeln die Fähigkeit Algorithmen auf verschiedene Probleme anzupassen.
sind in der Lage, Algorithmen und Konzepte der Vorlesung anderen Studenten der Technischen Fakultät zu erklären.
Weitere Informationen:
Schlüsselwörter: Mustererkennung, Medizinische Bildverarbeitung
www: http://www5.cs.fau.de/lectures/ws-1718/medical-image-processing-for-diagnostic-applications-vhb-kurs-mipda/
Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
- Informatik (Master of Science)
(Po-Vers. 2010 | TechFak | Informatik (Master of Science) | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsrichtung Mustererkennung)
Dieses Modul ist daneben auch in den Studienfächern "123#67#H", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Bachelor of Science)", "Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)", "Informatik (Bachelor of Arts (2 Fächer))", "Informatik (Bachelor of Science)", "Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)", "Mathematik (Bachelor of Science)", "Medizintechnik (Bachelor of Science)", "Medizintechnik (Master of Science)" verwendbar. Details
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 2017/2018, 1. Wdh.: SS 2018
- Termin: 19.03.2018, 14:00 Uhr, Ort: H 7 TechF
Termin: 23.07.2018, 10:30 Uhr, Ort: H 7 TechF
Termin: 23.02.2019, 11:00 Uhr, Ort: H 7 TechF
Termin: 06.08.2019, 13:30 Uhr, Ort: Tentoria
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