Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren) (MT2)5 ECTS
(englische Bezeichnung: Medical Engineering II (Imaging Methods))

Lehrveranstaltungen:

• • Medizintechnik II
    (Vorlesung, 4 SWS, Florian Knoll et al.)
  • Medizintechnik II Rechnerübung
    (Übung, 2 SWS, Johanna Müller et al.)
  • Medizintechnik II Tafelübung
    (Übung, 2 SWS)

Inhalt:

Das Modul MT II 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).

Lernziele und Kompetenzen:

Die Studierenden

• erkennen wesentliche Methoden und Modalitäten der medizinischen Bildgebung und geben diese wieder

• verstehen und erklären grundlegender physikalischer Prinzipien der medizinischen Bildgebung

• wenden erworbenes Wissen über Methoden selbstständig auf interdisziplinäre Fragestellungen der Medizin und der Ingenieurwissenschaften an

• implementieren Algorithmen der medizinischen Bildverarbeitung in der Programmiersprache Java

• wenden Inhalte der Vorlesung in selbstständiger, aber betreuter Projektarbeit auf eine konkrete medizinische Fragestellung an

• erwerben Schnittstellenkompetenz zwischen Ingenieurwissenschaften und Medizin

• erlernen fachbezogene Inhalte klar und zielgruppengerecht zu präsentieren

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

Weitere Informationen:

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

1. Artificial Intelligence (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021s | TechFak | Artificial Intelligence (Master of Science) | Gesamtkonto | Nebenfach | Nebenfach Artificial Intelligence in Biomedical Engineering | Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren))
2. Data Science (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2022s | Gesamtkonto | Anwendungsfächer | Artificial intelligence in biomedical engineering (AIBE) | Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren))
3. Data Science (Master of Science)
   (Po-Vers. 2021w | Gesamtkonto | Anwendungsfächer | Artificial intelligence in biomedical engineering (AIBE) | Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren))
4. Medizintechnik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2018w | TechFak | Medizintechnik (Bachelor of Science) | Grundlagen- und Orientierungsprüfung (GOP) | B2 Medizintechnik | Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren))
5. Technomathematik (Bachelor of Science)
   (Po-Vers. 2019w | NatFak | Technomathematik (Bachelor of Science) | Gesamtkonto | Technisches Wahlfach | Technisches Wahlfach Medizintechnik | Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren))

Studien-/Prüfungsleistungen:

Medizintechnik II (Bildgebende Verfahren) (Prüfungsnummer: 58111)

Prüfungsleistung, mehrteilige Prüfung, benotet, 5.0 ECTS

Anteil an der Berechnung der Modulnote: 100.0 %

weitere Erläuterungen:
Die Note der Projektarbeit setzt sich zusammen aus Ausarbeitung (5 bis 8 Seiten, wahlweise Deutsch oder Englisch) und einer Implementierung in Java (Arbeitsaufwand 1 SWS, zweite Semesterhälfte Rechnerübungen). Zum Bestehen ist eine Abschlusspräsentation (5 Minuten) in Englisch und eine Bearbeitung der Hausaufgaben (mindestens 50% der erreichbaren Punkte, 1 SWS, erste Semesterhälfte Rechnerübungen) erforderlich.

Erstablegung: SS 2022, 1. Wdh.: WS 2022/2023 (nur für Wiederholer), 2. Wdh.: keine Wiederholung

1. Prüfer:

Bernhard Kainz,

2. Prüfer:

Florian Knoll

Ort: zoom
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