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Lehrstuhl für Medizintechnik

Bildverarbeitung in der Medizin

Gehalten von
Dr.-Ing. Stefanie Dencks
Vorlesungsnr.
141220
Sprache
Deutsch
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5
SWS
4
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Moodle

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Inhalt

Es werden die Grundlagen und spezielle Verfahren der Bildverarbeitung vorgestellt, die insbesondere bei medizinischen Bilddaten zum Einsatz kommen. Viele Ver­fah­ren wer­den je­doch auch in an­de­ren An­wen­dungs­fel­dern wie z.B. der in­dus­tri­el­len Bild­ver­ar­bei­tung ein­ge­setzt.

Im ers­ten Ab­schnitt wer­den so­wohl die Re­zep­ti­on durch das mensch­li­che vi­su­el­le Sys­tem be­han­delt, als auch De­fi­ni­tio­nen und Grund­la­gen für die Bild­ver­ar­bei­tung ein­ge­führt (z.B. Dis­kre­ti­sie­rung, Ab­tast­theo­rem, glo­ba­le Kenn­grö­ßen von Bil­dern). Der zwei­te Ab­schnitt ver­mit­telt die wich­tigs­ten Ope­ra­tio­nen im Orts­be­reich (His­to­gramm­mo­du­la­ti­on, Fil­te­rung mor­pho­lo­gi­sche Ope­ra­tio­nen, geo­me­tri­sche Bild­ope­ra­tio­nen, dis­tan­ce trans­form, …). Der drit­te Ab­schnitt um­fasst Me­tho­den der In­for­ma­ti­on­s­ex­trak­ti­on (Seg­men­tie­rung, Tex­tur­ana­ly­se, Form­be­schrei­bung). Im vier­ten Ab­schnitt liegt der Schwer­punkt auf der Klas­si­fi­ka­ti­on und ver­schie­de­nen Ver­fah­ren des Ma­chi­ne Le­arning (z.B. sup­port vec­tor ma­chi­nes, deep le­arning). Der fünf­te Ab­schnitt be­inhal­tet die Bild­re­stau­ra­ti­on. Zu­sätz­lich wird ein Über­blick über die Bild­re­gis­trie­rung und 3D-Vi­sua­li­sie­rung ge­ge­ben.

Vorlesungen

Raum
ID 04/401
}
Vorlesungsbeginn
08:15
Vorlesungsende
09:45
Erste Vorlesung
Dienstag, 09.04.2024

Übungen

Raum
CIP-Pool 2
}
Übung beginnt
10:15
Übung endet
11:45
Die erste Übung ist am
Dienstag, 09.04.2024

Prüfung

i
Prüfungsform
Mündliche Prüfung
Prüfungstermin
Individuelle Absprache
Prüfungsdauer
30 Minuten
l
Prüfungsanmeldung
FlexNow
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Ziele

Nach er­folg­rei­chem Ab­schluss des Mo­duls ver­fü­gen die Stu­die­ren­den über Kennt­nis­se der mehr­di­men­sio­na­len di­gi­ta­len Si­gnal­ver­ar­bei­tung. Sie ken­nen und ver­ste­hen die Auf­nah­me mehr­di­men­sio­na­ler Bild­da­ten der wich­tigs­ten dia­gnos­ti­schen Ab­bil­dungs­ver­fah­ren, kön­nen diese mo­del­lie­ren und hier­aus Kon­se­quen­zen für ihre Ver­ar­bei­tung ab­lei­ten. Die Stu­die­ren­den kön­nen die ver­schie­de­nen Schrit­te der Bild­ver­ar­bei­tung in abs­trak­te Auf­ga­ben­ka­te­go­ri­en ein­ord­nen (z.B. Fil­te­rung, Seg­men­tie­rung, Klas­si­fi­ka­ti­on) und ken­nen aus­ge­wähl­te Ver­fah­ren im De­tail und kön­nen diese er­läu­tern und an­wen­den. Die Stu­die­ren­den sind in der Lage, eine ge­ge­be­ne Bild­ver­ar­bei­tungs­auf­ga­be zu ana­ly­sie­ren, sowie einen ge­eig­ne­ten Lö­sungs­weg zu ent­wi­ckeln und al­go­rith­misch um­zu­set­zen. Die Ver­fah­ren wer­den am Bei­spiel me­di­zi­ni­scher Bild­da­ten ver­mit­telt, die Stu­die­ren­den kön­nen die Ver­fah­ren aber auch auf an­de­re An­wen­dungs­ge­bie­te über­tra­gen. Durch die Übun­gen in Klein­grup­pen, teil­wei­se an Rech­nern, sind die Stu­die­ren­den be­fä­higt, das Er­lern­te im Team prak­tisch um­zu­set­zen, Lö­sungs­an­sät­ze zu er­läu­tern und ar­gu­men­ta­tiv zu ver­tre­ten.
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Voraussetzungen

keine

Vorkenntnisse

Kennt­nis­se der Sys­tem­theo­rie, Fou­rier-Trans­for­ma­ti­on und Si­gnal­ver­ar­bei­tung, die denen ent­spre­chen, die als Grund­la­gen in den Vor­le­sun­gen des Ba­che­lor­stu­di­en­gan­ges Elek­tro­tech­nik und In­for­ma­ti­ons­tech­nik ver­mit­telt wer­den. Grund­kennt­nis­se in der Mat­lab-Pro­gram­mie­rung.

Literatur

1. Leh­mann, Tho­mas, Ober­schelp, Wal­ter, Pe­li­kan, Erich „Bild­ver­ar­bei­tung für die Me­di­zin“, Sprin­ger, 1997

2. Cam­pi­si, Pa­tri­zio, Egia­za­ri­an, Karen „Blind Image De­con­vo­lu­ti­on. Theo­ry and Ap­p­li­ca­ti­ons“, CRC Press, 2007

3. Fi­scher, Max, Ha­be­rä­cker, Peter, Nischwitz, Al­fred „Com­pu­ter­gra­fik und Bild­ver­ar­bei­tung“, View­eg Ver­lag, 2007

4. Pratt, Wil­liam K. Pratt „Di­gi­tal Image Pro­ces­sing“, Wiley & Sons, 1978

5. Eddins, Steve L., Gon­zalez , Ra­fa­el C., Woods, Ri­chard E. „Di­gi­tal Image Pro­ces­sing Using MAT­LAB“, Gates­mark, 2009

6. Jähne, Bernd „Di­gi­ta­le Bild­ver­ar­bei­tung“, Sprin­ger, 2010

7. Wilt­gen, Marco „Di­gi­ta­le Bild­ver­ar­bei­tung in der Me­di­zin“, Shaker, 1999

8. Jain, Anil K. „Fun­da­men­tals of Di­gi­tal Image Pro­ces­sing“, Pren­ti­ce Hall, 1989

9. Asya­li, Musa Hakan, De­mir­ka­ya, Omer, Sahoo, Pra­s­an­na K. „Image Pro­ces­sing with MAT­LAB. Ap­lli­ca­ti­ons in Me­di­ci­ne and Bio­lo­gy“, CRC Press, 2009

10. Boyle, Roger, Hla­vac, Va­clav, Sonka, Milan „Image Pro­ces­sing, Ana­ly­sis, and Ma­chi­ne Vi­si­on“, Brooks Cole, 1999

11. Op­pelt, Ar­nulf „Ima­ging Sys­tems for Me­di­cal Dia­gnostics“, Pu­bli­cis Cor­po­ra­te Pu­blis­hing, 2005

12. Han­dels, Heinz „Me­di­zi­ni­sche Bild­ver­ar­bei­tung“, Teub­ner Ver­lag, 2000

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Sonstiges

Die­se Lehrveranstaltung wird über Mood­le or­ga­ni­siert. Die notwendigen Informationen werden in der ersten Vorlesung mitgeteilt.