Angewandte Datenvisualisierung für Medizinphysiker (Master)

NummerUmfangTerminDozent
0480153VDi. 14:15 - 15:45, Online-Vorlesung
Do. 14:15 - 15:45, Online-Vorlesung
Priv.-Doz. Dr. Frank Weichert
048016Informationen folgenN.N.

Maßnahmen aufgrund der Corona-Pandemie

  • Die Veranstaltung wird als Online-Vorlesung live über ein Webkonferenz-System gehalten (nicht in Präsenz), sodass auch Fragen gestellt werden können. Zudem werden die Folien durch Live-Beispiele auf einem virtuellen Whiteboard ergänzt.

  • Im Nachgang zur live gehaltenen Online-Vorlesung werden alle Vorlesungen zudem als Video zur Verfügung gestellt. Dies gilt selbstverständlich auch weiterhin für alle Vorlesungsfolien als klassische pdf-Files.

  • Ergänzend zur Vorlesung wird es wöchendlich eine Online-Fragestunde geben, um Nachfragen zur Vorlesung stellen zu können.

  • Zur allgemeinen Diskussion und Beantwortung von Fragen zur Vorlesung sowie zu den Übungen steht mit Beginn der Vorlesung ein Chat-System als moderiertes Diskussionsforum zur Verfügung.

  • Um Ihnen die Zugangsdaten zur Online-Vorlesung und zu den Übungen, als auch jeweils allgemeine aktuelle Informationen zukommen lassen zu können, ist eine Online-Anmeldung erfolgt über das LSF zwingend notwendig: Link zur LSF-Online-Anmeldung (Platzvergabe)

Beschreibung

Lehrinhalte:
Mit der in praktisch allen Bereichen steigenden Größe von Datenmengen sowie deren Komplexität und Wandelbarkeit, gewinnt die Visualisierung zunehmend an Bedeutung. Dabei dient sie sowohl zur intuitiven Darstellung aber auch als Mittel zur Analyse. Entsprechende Visualisierungen werden häufig durch Abbildung auf graphische Szenen erreicht, die dann mittels Verfahren der graphischen Datenverarbeitung effizient dargestellt werden. Die Vermittlung der damit verbundenen Konzepte erfolgt über zwei Vorlesungsteile.

Gegenstand des ersten Teils des Moduls sind grundlegende Konzepte zur Visualisierung und Analyse von Daten unterschiedlichen Typs. Betrachtete Datentypen sind insbesondere ein- und zweidimensionale Funktionen, mehrdimensionale Funktionen, Graphen und gestreute Punktmengen. Es werden Methoden der graphischen Datenverarbeitung, der statistischen Datenanalyse, der effizienten diskreten Algorithmen und Datenstrukturen sowie (tiefer) maschineller Lernverfahren präsentiert, auf denen die Konzepte und ihre Realisierungen beruhen. Ferner wird auf existierende Visualisierungs-/Analysesysteme eingegangen, die entsprechende Konzepte bereitstellen.

Der zweite Teil des Moduls präsentiert fortgeschrittene Visualisierungskonzepte, die speziell für die Medizinphysik bedeutungsvoll sind. Diese betreffen Volumendaten, wie sie bei diversen bildgebenden Verfahren auftreten, sowie Vektor- und Tensorfelder. Ferner soll auf den Einsatz von Visualisierungstechniken bei der Analyse und Prognose biomedizinischer Signale unter Beachtung existierender Systeme der Computer-assistierten Diagnose eingegangen werden.

Vorlesungsstruktur:
Die Veranstaltung wird auch als Vorlesung ''Einführung in die Datenvisualisierung'' (EiDV) für Informatiker angeboten, die aber nur den ersten Teil des Moduls hören müssen.

Erworbene Kompetenzen:
Die Studierenden sollen die Aufgaben der Datenanalyse und dazu notwendige elementare Konzepte erlernen. Damit werden sie über ein methodisches Wissen verfügen, um grundsätzliche aber auch komplexere Visualisierungs- und Analyseaufgaben auf Daten zu lösen, die z. B. im Zusammenhang mit medizinphysikalischen Anforderungen resultieren. Dazu sollen sie sowohl Methoden, die in existierenden Systemen verfügbar sind und auf Originalliteratur beruhen, in gegebener Form anwenden, diese aber auch auf neue eventuell erweiterte Fragestellungen anpassen sowie Einsatzgrenzen und spezifische Besonderheiten identifizieren können.

Teilnahmevoraussetzungen

Für Master-Studierende: Siehe Master-Modulhandbücher der Medizinphysik.

Vorlesungsmaterialien

  • Vorlesungsfolien im pdf-Format, inkl. Inhaltsverzeichnis
  • Videoaufzeichnungen der Onlinevorlesungen
  • Prüfungshinweise

Als ergänzende (optionale) Literatur zum thematischen Überblick können nachfolgende Bücher empfohlen werden:

  • G. Nielson, H. Hagen, H. Müller (eds.), Scientific Visualization: Overview, Methodologies, Techniques, IEEE CS Press, 1997
  • H. Toutenburg, C. Heumann: Deskriptive Statistik: Eine Einführung in Methoden und Anwendungen, Springer, 2009
  • A. C. Telea: Data Visualization: Principles and Practice, Crc Pr Inc, 2014.