Biomedizinische Signal- und Bildanalyse
Lecture
Biomedizinische Signal- und Bildanalyse WiSe 2019/20
Lehrveranstaltung: | Biomedizinische Signal- und Bildanalyse [4217036] |
|---|---|
Dozent(in): | Prof. Dr. Thomas Deserno |
Typ der Lehrveranstaltung: | Vorlesung (Lehre) |
Veranstaltungstermine: | Mi. 09:45 - 11:15 (wöchentlich) - Hauptveranst. |
Erster Termin: | Mi., 23.10.2019 09:45 - 11:15, Ort: (Raum 4103.04.404 - IZ 404: Bibliothek, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum) |
Stud.IP-Link |
Inhalt:
Der Übungstermin wird in der Vorlesung bekannt gegeben.
Beim Studium der Studienrichtung Medizinische Informatik wird empfohlen, das Nebenfach Medizin auszuwählen.
QUALIFIKATIONSZIELE:
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, digitale Bilder und Signale des menschlichen Körpers zu klassifizieren und zu vergleichen. Auch können sie lineare und nichtlineare Filter unterscheiden und vergleichen sowie EKG Signale analysieren und deren Komponenten bestimmen. Zudem sind sie befähigt, Biomedizinische Bilder zu segmentieren, zu klassifizieren und zu quantifizieren sowie modellbasierte Verfahren der Bildanalyse anzuwenden und zu beurteilen.
INHALTE:
- Bildqualität und Bildverbesserung
- Verfahren zur Bildregistrierung
- Textur und Formmerkmale medizinischer Objekte
- Bildsegmentierung und Objektklassifikation
- Computer-aided Diagnosis (CAD)
- Management medizinischer Bilder im klinischen Workflow
- Das Digital Imaging and Communications in Medicine (DICOM) Protokoll
- Evaluation von CAD mit und ohne Ground Truth
- Der STAPEL Algorithmus in der medizinische Signal- und Bildverarbeitung
Literatur: - Lehmann, T.M., Oberschelp, W., Pelikan, E., Repges, R.(1997): Bildverarbeitung für die Medizin: Grundlagen, Modelle, Methoden, Anwendungen. Springer-Verlag, Berlin. ISBN-13: 978-3540614586.
- Deserno, T.M. (Ed) (2011): Biomedical Image Processing. Springer-Verlag Berlin Heidelberg. ISBN-13: 978-3642267307.
- Handels, H.(2009): Medizinische Bildverarbeitung: Bildanalyse, Mustererkennung und Visualisierung für die computergestützte ärztliche Diagnostik und Therapie. 2. Auflage. Vieweg & Teubner Verlag. ISBN-13: 978-3835100770.
- Süße, H., Rodner, E. (2014): Bildverarbeitung und Objekterkennung: Computer Vision in Industrie und Medizin. Springer Vieweg. ISBN-13: 978-3834826053.
- Dougherty, G. (2009): Digital Image Processing for Medical Applications. Cambridge University Press. ISBN-13: 978-0521181938.
Tutorial
Biomedizinische Signal- und Bildanalyse WiSe 2019/20
Lehrveranstaltung: | Biomedizinische Signal- und Bildanalyse [4217037] |
|---|---|
Dozent(in): | Prof. Dr. Thomas Deserno |
Typ der Lehrveranstaltung: | Übung (Lehre) |
Veranstaltungstermine: | Mi. 13:15 - 14:45 (wöchentlich) - Hauptveranst. |
Erster Termin: | Mi., 23.10.2019 13:15 - 14:45, Ort: (Raum 4103.04.443 - IZ 443: I²G-Übungsraum, Gebaeude Mühlenpfordtstraße 23 (4103): BS 4 / Informatikzentrum) |
Stud.IP-Link |
Inhalt:
Beim Studium der Studienrichtung Medizinische Informatik wird empfohlen, das Nebenfach Medizin auszuwählen.
QUALIFIKATIONSZIELE:
Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls sind die Studierenden in der Lage, digitale Bilder und Signale des menschlichen Körpers zu klassifizieren und zu vergleichen. Auch können sie lineare und nichtlineare Filter unterscheiden und vergleichen sowie EKG Signale analysieren und deren Komponenten bestimmen. Zudem sind sie befähigt, Biomedizinische Bilder zu segmentieren, zu klassifizieren und zu quantifizieren sowie modellbasierte Verfahren der Bildanalyse anzuwenden und zu beurteilen.
INHALTE:
- Low-Level Methoden zur Bildverbesserung
- Registrierung von Bildpaaren und Bildsequenzen
- Schwellwerte und Histogrammtransformationen
- Punkt-, kanten- und regionenbasierte Bildsegmentierung
- Automatisierung und Stapelverarbeitung vieler gleichartiger Daten
Literatur: - Burger, W., Burge, M.J. (2015): Digitale Bildverarbeitung: Eine algorithmische Einführung mit Java. 3. Auflage. Springer-Vieweg. ISBN-13: 978-3-642-04604-9.
- Jähne, B. (2012): Digitale Bildverarbeitung und Bildgewinnung. 7. Auflage. Springer-Verlag Berlin. ISBN-13: 978-3642049514.
- Broeke, J., Mateos Perez, J.M., Pascau, J. (2015): Image Processing with ImageJ. 2. Edition. Packt Publishing. ISBN-13: 978-1785889837.