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INSTITUT FÜR MEDIZINISCHE INFORMATIK, STATISTIK UND EPIDEMIOLOGIE

Vertiefungsmodul Medizinische Bildverarbeitung und bildgebende Verfahren in der Medizin

Akademischer Grad Modulnummer Modulform
Master of Science 10-202-2204 Wahlpflicht
Empfohlen für: 2. Semester
Verantwortlich Abteilung für Bild- und Signalverarbeitung
Dauer 1 Semester
Modulturnus jedes Sommersemester
Lehrformen
  • Vorlesung "Bildaufnahme" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h
  • Vorlesung "Bildverarbeitung" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h
  • Seminar "Bildverarbeitung" (2 SWS) = 30 h Präsenzzeit und 70 h Selbststudium = 100 h
Arbeitsaufwand 10 LP = 300 Arbeitsstunden (Workload)
Verwendbarkeit Vertiefungsmodul im M. Sc. Informatik
Ziele Die Studierenden sollen in die Lage versetzt werden, typische Probleme der Bildverarbeitung zu lösen. Neben den theoretischen Grundlagen und bewährten Algorithmen soll der enge Zusammenhang zur konkreten Anwendung, sowie den Stärken und Schwächen bildgebender Verfahren erkannt werden. Im Vordergrund stehen Aufgaben der medizinischen Bildverarbeitung.
Inhalt In der Vorlesung «Bildverarbeitung« des Pflichtteils werden folgende Inhalte behandelt:
  • Theoretische Grundlagen, z. B. Bildrepräsentation, diskrete Fouriertransformation, lineare Filter, Abtastung, Skalenraum
  • Merkmalsextraktion, z. B. Pixelverarbeitung, Mittelung, Kantendetektion, Texturanalyse
  • Segmentierung, z. B. kantenbasierte Ansätze, Variationsansätze, Diffusionsmodelle, Morphologie
  • Registrierung, z. B. rigide Ansätze, nicht-rigide Ansätze
  • Formrepräsentation, z. B. Fourierdeskriptoren, Kugelflächenfunktionen

Das Seminar "Bildverarbeitung" des Pflichtteils behandelt neue Methoden der Bildverarbeitung, vornehmlich der medizinischen Bildverarbeitung.

Der Wahlpflichtteil des Modul umfasst mehrere Vorlesungen zum Themenbereich Bildaufnahme und -analyse, von denen eine auszuwählen ist. Die Vorlesung "MRT" behandelt Magnetresonanztomographie mit folgenden Inhalten:

  • Physikalische Grundlagen der MRT; Akquisition struktureller und funktioneller MRT-Daten, evtl. weitere Modalitaeten, z.B. diffusion tensor imaging (DTI).
  • Anwendung von Segmentationsverfahren auf MRT-Bilddaten, z.B. fuer klinische Fragestellungen;
  • lineare und nicht-lineare Registrierungsverfahren
  • Verarbeitung funktioneller MRT-Daten: statistische Analyse, neuere Bayes'sche Verfahren
  • Anwendung der funktionellen MRT auf Fragen der Hirnforschung.

Die Vorlesung "EEG/MEG" behandelt Elektroenzephalographie und Magnetoenzephalographie mit folgenden Inhalten:

  • Grundlagen der Entstehung bioelektromagnetischer Signale
  • Grundlagen der Meßtechnik und Signalvorverarbeitung
  • Theoretische Grundlagen der Modellierung (Vorwärts- und inverses Problem)
  • Volumenleitermodellierung mit Hilfe von MRT (Registrierung, Segmentierung, Vernetzung, nichtlineare Transformation)
  • Rekonstruktion und Darstellung von 4D Hirnaktivitätsverteilungen (zeitabhängige Vektor- und Tensorfelder)
  • Anwendungen in Klinik und Hirnforschung
Teilnahmevoraussetzungen keine
Literaturangabe unter www.informatik.uni-leipzig.de sowie im Vorlesungsverzeichnis
Vergabe von Leistungspunkten Prüfungsvorleistung:
Referat (30 Min. und 10 Seiten schriftliche Ausarbeitung) im Seminar

Modulprüfung: Mündliche Prüfung (30 Min.)
Prüfungsformen und -leistungen
Modulabschlussprüfung: Mündliche Prüfung 30 Min.
  Vorlesung "Bildaufnahme"
Vorlesung "Bildverarbeitung"
Seminar "Bildverarbeitung"