Diagnostic Medical Image Processing (lecture + exercises) (DMIP)7.5 ECTS

Lehrveranstaltungen:

• • Diagnostic Medical Image Processing
    (Vorlesung, 3 SWS, Joachim Hornegger, Mo, Do, 8:30 - 10:00, H15)
  • Diagnostic Medical Image Processing Exercises
    (Übung, 1 SWS, Marco Bögel)

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 MATLAB.

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 MATLAB 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.

• are able to implement variations of the algorithms presented in the lecture in MATLAB.
  

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.

• sind in der Lage, Adaptionen der vorgestellen Algorithmen in MATLAB zu implementieren.

Weitere Informationen:

Verwendbarkeit des Moduls / Einpassung in den Musterstudienplan:
Das Modul ist im Kontext der folgenden Studienfächer/Vertiefungsrichtungen verwendbar:

1. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
   (Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Informatik | Diagnostic Medical Image Processing mit Übung)
2. Computational Engineering (Rechnergestütztes Ingenieurwesen) (Master of Science)
   (Po-Vers. 2008 | Masterprüfung | Wahlpflichtbereich Angewandte Mathematik | Diagnostic Medical Image Processing mit Übung)
3. Informatik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009s | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Mustererkennung)
4. Informatik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2009w | Wahlpflichtbereich (5. und 6. Semester) | Wahlpflichtmodule | Vertiefungsmodul Mustererkennung)
5. Informatik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2010 | Wahlpflichtbereich | Säule der anwendungsorientierten Vertiefungsrichtungen | Vertiefungsmodul Mustererkennung)
6. Informatik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2010 | Nebenfach | Nebenfach Medizin | Schwerpunkt Bildverarbeitung | Diagnostic Medical Image Processing mit Übung)
7. Informations- und Kommunikationstechnik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2010 | Schwerpunkte im Masterstudium | Schwerpunkt Multimediasysteme | Wahlpflichtmodule | Wahlpflichtmodul aus INF im Schwerpunkt Multimediasysteme)
8. Medizintechnik (Master of Science)
   (Po-Vers. 2013 | Studienrichtung Medizinische Bild- und Datenverarbeitung | M3 Medizintechnische Kernmodule (BDV))

Studien-/Prüfungsleistungen:

Diagnostic Medical Image Processing (Vorlesung mit Übung) (Prüfungsnummer: 32701)

Prüfungsleistung, mündliche Prüfung, Dauer (in Minuten): 30, benotet

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
30-minütige mündliche Prüfung über den Stoff der Vorlesung und der Übungen

Erstablegung: WS 2014/2015, 1. Wdh.: SS 2015, 2. Wdh.: keine Wiederholung

1. Prüfer:

Joachim Hornegger

1. Prüfer:

Andreas Maier