Bildverarbeitung in der Medizin

NUMMER:	141220
KÜRZEL:	bildMed
MODULBEAUFTRAGTE:R:	PROF. DR.-ING. GEORG SCHMITZ
DOZENT:IN:	Dr.-Ing. Stefanie Dencks
FAKULTÄT:	Fakultät für Informatik
SPRACHE:	Deutsch
SWS:	4
CREDITS:	5
ANGEBOTEN IM:	jedes Sommersemester

VERANSTALTUNGSART

Vorlesung Bildverarbeitung in der
Medizin (141220) Vorlesung mit Übung

PRÜFUNGEN

FORM:	Mündlich
TERMIN:	Siehe Prüfungsamt.

LERNFORM

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

LERNZIELE

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.

INHALT

Es werden die Grundlagen und speziellen Verfahren der Bildverarbeitung vorgestellt, die insbesondere bei medizinischen Bilddaten Anwendung finden. 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.

VORAUSSETZUNGEN CREDITS

Bestandene Modulabschlussprüfung

EMPFOHLENE 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

∙ Lehmann, Thomas, Oberschelp, Walter, Pelikan, Erich "Bildverarbeitung für die Medizin", Springer, 1997
∙ Campisi, Patrizio, Egiazarian, Karen "Blind Image Deconvolution. Theory and Applications", CRC Press, 2007
∙ Fischer, Max, Haberäcker, Peter, Nischwitz, Alfred "Computergrafik und Bildverarbeitung", Vieweg Verlag, 2007
∙ Pratt, William K. Pratt "Digital Image Processing", Wiley and Sons, 1978
∙ Eddins, Steve L., Gonzalez , Rafael C., Woods, Richard E. "Digital Image Processing
Using MATLAB", Gatesmark, 2009
∙ Jähne, Bernd "Digitale Bildverarbeitung", Springer, 2010
∙ Wiltgen, Marco "Digitale Bildverarbeitung in der Medizin", Shaker, 1999
∙ Jain, Anil K. "Fundamentals of Digital Image Processing", Prentice Hall, 1989
∙ Asyali, Musa Hakan, Demirkaya, Omer, Sahoo, Prasanna K. "Image Processing with
MATLAB. Apllications in Medicine and Biology", CRC Press, 2009
∙ Lehmann, Thomas, Oberschelp, Walter, Pelikan, Erich "Bildverarbeitung für die Medizin", Springer, 1997
∙ Ca

AKTUELLE INFORMATIONEN

Verwendung des Moduls (in anderen Studiengängen):
M.Sc. Elektrotechnik und Informationstechnik

SONSTIGE INFORMATIONEN

Stellenwert der Note für die Endnote: 5 / 105
(Im Studiengang werden Module im Umfang von 105 CP benotet und 15 CP nicht benotet)