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183.269 Medizinische Bildverarbeitung
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2020S, VO, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: VO Vorlesung

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, mit durch bildgebende Modalitäten in der Medizin erstellte Daten zu verarbeiten, und Algorithm für die Verarbeitung der Daten, Analyse der beobachteten Strukturen und Quantifizierung krankheits- und behandlungs-relevanter Marker zu entwickeln. Sie sind in der Lage unter modernen Methoden des maschinellen Lernens solche zu identifizieren, die für Problemstellungen betreffend die computer-unterstützte Diagnose, Prognose, und die Vorhersage von Krankheitsverlauf, oder Behandlungseffekt, optimal sind, und können diese auch implementieren. Nach positiver Absolvierung der Lehrverantstaltung sind Studierende in der Lage Algorithmen zur Segmentierung, modellbasierten Detektion, Texturanalyse, interaktiven Segmentierung, rigiden- und nicht-rigiden Registrierung, und Analyse funktioneller Bildgebung zu implementieren.

Liebe Kollegen, die Vorlesung und Übung Medizinische Bildverarbeitung / Medical Image Processing findet dieses Semester (SoSe 2020) statt. Wir sind dabei den Ablauf via Fernlehre zu planen, und werden Sie auf dem Laufenden halten. Geplanter Start der LVA ist nach Ostern.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Die folgenden Themen werden in der LVA behandelt:

  • Bildgebende Verfahren in der Medizin
  • Segmentierung (Active Contours, Level-Sets)
  • Modellbasierte Detektion und Segmentierung anatomischer Strukturen  (Active Shape Models, Active Appearance Models, ...)
  • Texturanalyse
  • interaktive Segmentierung (Graph Cuts)
  • rigide und nicht-rigide Registrierung
  • Neuroimaging und maschinelles Lernen in der Analyse von Neuroimaging Daten
  • Anwendungen von interoperative Visualisierung und Atlasbildung.

Die Methoden und Modalitäten werden anhand von Anwendungsfällen erklärt, wobei auf die jeweiligen mathematischen Grundlagen und Lösungswege eingegangen wird. Zu jeder Vorlesungseinheit wird den Teilnehmern vorab Lesestoff zur Verfügung gestellt, um während der Vorlesung eine informierte Diskussion der Methoden zu ermöglichen.

Im Rahmen der Übung 183.630 werden ausgewählte Methoden implementiert und an medizinischen Daten getestet.

Link zur Laborübung

Methoden

 

Die LVA setzt sich einerseits aus der detaillierten Diskussion methodischer Ansätze zur Bildakquisition und Analyse, und anhand von Fallbeispielen in interaktiver Dikussion entwickelter algorithmischer Lösungsansätze zusammen. Es werden dabei einerseits Grundlagen vermittelt, andererseits die Fertigkeit erlernt, diese Methoden zu einem effektiven Lösungsansatz zusammenzufügen, der von einer Problembeschreibung ausgeht (z.b. Detektion eines Tumors, quantitative Mitverfolgung von Krankheits- und Behandlungsverläufen, Untersuchung grosser Patientengruppen, Nutzung von Algorithmen in der klinischen Praxis)

Prüfungsmodus

Schriftlich

Vortragende

Institut

Leistungsnachweis

Schriftliche Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
02.03.2020 08:00 20.03.2020 23:59 20.03.2020 23:59

Curricula

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Begleitende Lehrveranstaltungen

Sprache

Deutsch