Medizinische Bildverarbeitung (Studiengang: Medizinphysik)
| Nummer | Umfang | Termin | Dozent |
|---|---|---|---|
| 048017 | 4V | Mo. 12:15–14:00, Online-Vorlesung (Beginn: 02.11.), Mi. 08:30–10:00, Online-Vorlesung | Priv-Doz. Dr. Frank Weichert |
| Übungsbetreuung | Di. 14:00–16:00, Online-Übung, Do. 10:00–14:00, Online-Übung | Adrian Böckenkamp |
Anmeldung zur Online-Vorlesung
- Um Ihnen die Zugangsdaten zur Online-Vorlesung als auch jeweils allgemeine aktuelle Informationen zukommen lassen zu können, ist eine Online-Anmeldung zwingend notwendig.
- 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
- Sofern Sie sich bis zum 31.10.2020, 10.00 Uhr, über das LSF zur Vorlesung angemeldet haben, sollten Sie die Zugangsdaten zur Vorlesung bereits erhalten haben. Bei einer späteren Anmeldung erhalten Sie die Zugangsdaten aber auch noch rechtzeitig bis zum Vorlesungsbeginn.
Informationen zur Online-Veranstaltung
Die Online-Vorlesung wird live über ein Webkonferenz-System gehalten, 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 steht mit Beginn der Vorlesung ein Chat-System als moderiertes Diskussionsforum zur Verfügung.
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 2020/2021"
Übungen zu "Digitale Bildverarbeitung und Medizinische Bildverarbeitung - WS 2020/2021"
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" (Vorläufige Version, 12.12.2020): DBV_MDV2021_Pruefungshinweise_20201212_vorlaeufig.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