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.

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

Die LVA wird dieses Semester online via TUWEL und Zoom abgehalten. Alle relevanten Informationen wie Unterlagen und Links zu den Online-Vorlesungen werden auf TUWEL zur Verfügung gestellt.  

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)

Schriftliche Prüfung