Medizinische Bildverarbeitung (Studiengang: Medizinphysik)
| Nummer | Umfang | Termin | Dozent |
|---|---|---|---|
| 040301 | 4V | Mo. 12:15–14:00, OH16 / R205 (Beginn: 10.10.) Mi. 08:30–10:00, OH16 / R205 | Priv-Doz. Dr. Frank Weichert |
| Übungsbetreuung | Di. 14:00–16:00, Präsenz Do. 12:00–14:00, Präsenz | N.N. |
Anmeldung zur Vorlesung
- Um Ihnen die Zugangsdaten zu den Vorlesungsmaterialien als auch jeweils allgemeine aktuelle Informationen zukommen lassen zu können, ist eine Online-Anmeldung zwingend notwendig.
- Die Anmldung erlaubt uns zudem, die Raumsituation (Abstand) besser einschätzen zu können.
- Die Online-Anmeldung erfolgt über das LSF: Link zur Online-Anmeldung (Platzvergabe)
- Für Studierende der Ruhr-Universität Bochum ist eine Registrierung über das LSF leider nicht möglich. Bitte melden Sie sich per eMail beim Dozenten zur Vorlesung an: frank.weichert@tu-dortmund.de
Informationen zur Veranstaltung
Die aktuelle Planung sieht vor, dass die Vorlesung in Präsenz erfolgt.
Sofern es die Corona-Situation verlangt, zu einer abweichenden Regelung überzugehen, werden die Hinweise umgehend angepasst. Die Vorlesung würde dann live über ein Webkonferenz-System gehalten.
Eine Online-Anmeldung ist zwingend notwendig, um einen Zugang zu den Vorlesungsmaterialien (u.a. Skript) zu erhalten. Auch erhalten Sie dadurch jeweils allgemeine aktuelle Informationen. Zudem erlaubt uns die Anmeldung, die Raumsituation besser einschätzen zu können.
Ergänzend zur Vorlesung wird es wöchendlich eine Online-Fragestunde geben, um Nachfragen zur Vorlesung stellen zu können.
Beschreibung
Lehrinhalte:
Die Erfassung und die Verarbeitung von Bildern und Bilddatenfolgen (allgemein Sensordaten) mit Rechnern und mobilen Endgeräten verbreiten sich aufgrund der kostengünstigen Verfügbarkeit der gerätetechnischen Ausstattung rasant. Gegenstand der Lehrveranstaltung sind Methoden der digitalen Bildverarbeitung und -analyse. Ein Schwerpunkt ist die etablierte Verarbeitungskette der Bildanalyse, welche sich in die Teile Diskretisierung, Bildrestauration, Bildverbesserung, Segmentierung und Mustererkennung bzw. Klassifikation gliedert. Dabei werden grundlegende Konzepte wie das Abtasttheorem, die Fourier-Transformation und andere Transformationen sowie Verfahren zur Lösung von Optimierungsproblemen (z.B. Dimensionsreduktion, Denoising) präsentiert. Weitere Schwerpunkte sind die Einführung in aktuelle Maschinelle Lernverfahren (u.a. Deep Convolutional Neural Networks), die Bild-/Videokompression und das 3D-Computersehen, die Grundlagen für wichtige Anwendungen der digitalen Bildverarbeitung sind.
Über den spezifischen Teil der Vorlesung für Studierende der Medizinphysik sollen Grundlagen vermittelt werden, um allemeine Methoden der digitalen Bildanalyse in der medizinischen Bildverarbeitung einzusetzen. Im Bezug zu medizinischen Sensoren (z.B. CT, MRT, US) werden Verfahren zur medizinischen Bilderzeugung, -auswertung, -darstellung und -speicherung erklärt. Weitere Themen sind die Kameramodellierung sowie Verfahren zur Kalibrierung und Registrierung.
Vorlesungsstruktur:
Die Veranstaltung wird für Medizinphysiker als 4-stündige Vorlesung gehalten. Gleichzeitig wird die Veranstaltung auch als Vorlesung ''Digitale Bildverarbeitung'' für Informatiker angeboten, die Sie aber nur als 3-stündige Vorlesung hören müssen.
Materialien
Materialien zu "Digitale Bildverarbeitung und Medizinische Bildverarbeitung - WS 2022/2023"
Übungen zu "Digitale Bildverarbeitung und Medizinische Bildverarbeitung - WS 2022/2023"
Hinweis: Zum Abruf der Materialien werden Zugangsdaten benötigt.
Diese werden in der Veranstaltung bekannt gegeben oder können per E-Mail erfragt werden.
Prüfungshinweise
Prüfungshinweise zu den Vorlesungen "Digitale Bildverarbeitung" und "Medizinische Bildverarbeitung" (Vollständige Version, 26.01.2023): DBV_MDV22_Pruefungshinweise_vollstaendig_20230126.pdf
Literatur
Die Vorlesung folgt keinem speziellen Lehrbuch. Es soll ein Folienskript herausgeben werden. Als ergänzende Literatur wird empfohlen:
- R.C. Gonzalez, R.E. Woods, Digital Image Processing, 3. Aufl.,
Prentice Hall, 2007 (eines der internationalen Standardlehrbücher) - F.M. Wahl, Digitale Bildsignalverarbeitung, Springer-Verlag, 1989
- R.O. Duda, P.E. Hart and D. G. Stork, Pattern Classification, 2. Aufl.,
John Wiley and Sons, NY, 2000 (Standardbuch der Mustererkennung) - H. Handels, Medizinische Bildverarbeitung, 2. Aufl., Vieweg+Teubner Verlag, 2009