Achtung: Aufgrund von Wartungsarbeiten des BRZ-SAP Systems sind einige Services ab Freitag, 28. Juni 2024 17:00 bis inklusive Sonntag, 30. Juni 2024 in TISS nur eingeschränkt verfügbar. Vielen Dank für Ihr Verständnis.

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

2023S, UE, 2.0h, 3.0EC, wird geblockt abgehalten
TUWELLectureTube

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 2.0
  • ECTS: 3.0
  • Typ: UE Übung
  • LectureTube Lehrveranstaltung
  • Format der Abhaltung: Online

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, Algorithmen die in der Vorlesung Medizinische Bildverarbeitung besprochen wurden, zu implementieren, und mit deren Hilfe Datenanalyse durchzuführen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

Lösung medizischer Aufgabenstellungen in MATLAB, z.b.: Modellgenerierung von Shape- und Appearance Modellen. (Modelbasierte) Segmentierung anatomischer Strukturen, Analyse von Texturen (z.b. Knochenstrukturen), Detektion von Blutgefässen, Lokalisation anatomischer Strukturen.

Methoden

Die LVA wird in Form der Lösung von 2 Übungsbeispielen durchgeführt. Die Studierenden müssen einerseits Methoden implementieren, andererseits mithilfe der implementierten Methoden Experimente zur Datenanalyse medizinischer Bilddaten durchführen, und sowohl die Implementierung, als auch die empirische Evaluation dokumentieren. In den betreuten Übungszeiten werden die Studierenden bei der Erarbeitung der Beispiele unterstützt. 

Die UE wird in TUWEL koordiniert. 

Prüfungsmodus

Prüfungsimmanent

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Fr.17:00 - 18:0028.04.2023EI 8 Pötzl HS - QUER UE Kick-Off
LVA wird geblockt abgehalten

Leistungsnachweis

Abgabe von 2 erfolgreich implementierten und dokumentierten Übungsbeispielen.

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
14.03.2023 09:00 28.04.2023 23:59 28.04.2023 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 453 Biomedical Engineering Keine Angabe
066 453 Biomedical Engineering Keine Angabe
066 645 Data Science Gebundenes Wahlfach
066 932 Visual Computing Gebundenes Wahlfach
066 936 Medizinische Informatik Pflichtfach1. Semester

Literatur

Es wird kein Skriptum zur Lehrveranstaltung angeboten.

Vorausgehende Lehrveranstaltungen

Begleitende Lehrveranstaltungen

Sprache

Deutsch