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  Projekt Flat-Panel CT Reconstruction (ProjFCR)

Dozent/in
Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier

Angaben
Praktikum
, ECTS-Studium, ECTS-Credits: 10, Sprache Deutsch oder Englisch
Zeit und Ort: Fr 13:00 - 14:00, 0.01-142
Vorbesprechung: 17.4.2015, 10:30 - 11:30 Uhr, Raum 01.134

Studienfächer / Studienrichtungen
WPF INF-MA ab 1

Inhalt
The aim of this master project is to build a state-of-the-art flat-panel CT reconstruction software. The project is designed in two parts. In the first part, the basics of CT reconstruction will be developed in a group. In a block course after the end of the semester, all participants will create a basic CT reconstruction pipeline that is able to reconstruct flat-panel CT images. The following topics will be taught and implemented in this two week course:
  • Parallel-beam reconstruction

  • Fan-beam reconstruction

  • Cone-beam reconstruction

  • Hardware-acceleration using the graphics card

In the second part, the participants will be asked to adopt the designed pipeline individually to specific problems in CT reconstruction:

  • Limited field-of-view

  • Limited acquisition angle

  • Reconstruction with few projections

  • Noise reduction

You will incorporate your work into a fully-fledged CT reconstruction and analysis tool that makes it easy to evaluate the reconstruction algorithms. At the end of the project, the designed algorithms will be tested on real scanner data.

Empfohlene Literatur
Gengsheng Zeng, Medical Image Reconstruction: A Conceptual Tutorial, Springer, Heidelberg, 2008

ECTS-Informationen:
Credits: 10

Zusätzliche Informationen
Schlagwörter: Master Project, Pattern Recognition, CT Reconstruction
Erwartete Teilnehmerzahl: 10, Maximale Teilnehmerzahl: 12
www: http://www5.cs.fau.de/lectures/ss-15/projekt-flat-panel-ct-reconstruction-projfcr/
Für diese Lehrveranstaltung ist eine Anmeldung erforderlich.
Die Anmeldung erfolgt über: persönlich beim Dozenten

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester SS 2015:
Projekt Mustererkennung (ProjME)

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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