Medizintechnik

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Modulhandbuch

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Medizinische Bildverarbeitung

Empfohlene Vorkenntnisse

Grundstudium, insbesondere Mathematik I und II, Informatik, Labor Comouteralgebrasystem I

Lehrform Vorlesung/Labor
Lernziele / Kompetenzen

Nach erfolgreichem Besuch dieses Moduls

  • kennen die Studierenden unterschiedliche methodische Ansätze zur Bearbeitung zwei- und dreidimensionaler Bilder und können diese auf medizinische Bilder anwenden.
  • verfügen die Studierenden über Kenntnisse zur mathematischen Beschreibung rigider Bild-Transformationen und des Resamplings von Bildern nach solchen Transformationen.
  • verfügen die Studierenden über grundsätzliches Wissen zur Segmentierung medizinischer Bilddaten mittels einfacher Algorithmen.
  • verfügen die Studierenden über ein vertieftes Verständnis medizintechnisch relevanter Algorithmen und deren Implementierung in einem Computeralgebrasystem.
  • sind die Studierenden in der Lage, Computeralgebrasysteme gewinnbringend in ihrer zukünftig täglichen Arbeitspraxis einzusetzen.
Dauer 1
SWS 4.0
Aufwand
Lehrveranstaltung 60h
Selbststudium / Gruppenarbeit: 90h
Workload 150h
ECTS 5.0
Voraussetzungen für die Vergabe von LP

Klausur (K90) und Laborarbeit (LA)

Leistungspunkte Noten

5 CP

Modulverantwortlicher

Prof. Dr.-Ing. Harald Hoppe

Empf. Semester 4
Haeufigkeit jedes Semester
Verwendbarkeit

Studiengang MT

Veranstaltungen

Labor Programmieren II

Art Labor
Nr. EMI523
SWS 2.0
Lerninhalt
  • Implementierung von Algorithmen aus der angewandten Mathematik: Schnittpunkt dreier Ebenen / Lotfußpunkt auf Ebene / Orientierter Abstand / Regressionsgerade in 2D / Regressionsebene in 3D / Hauptachsentransformation einer Punktwolke in 2D /Berechnung der diskreten Fouriertransformation mit Darstellung des Frequenz- und Amplitudenspektrums
  • Implementierung von Algorithmen aus der medizinischen Bildverarbeitung: Histogramme einer Messreihe / Erosion und Dilatation eines Bildes / Region Growing

 

Literatur

Kutzner, R., Schoof, S., MATLAB/Simulink – Eine Einführung, 4. Auflage, RRZN-Handbücher für staatliche Hochschulen, 2012

Angermann, A., Beuschel, M., Rau, M., Wohlfarth, U., MATLAB - Simulink - Stateflow: Grundlagen, Toolboxen, Beispiele, 6. Auflage, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2009

Schweizer, W., MATLAB kompakt, Oldenbourg Wissenschaftsverlag, 2009

Stein, U., Einstieg in das Programmieren mit MATLAB, 3. Auflage, Carl Hanser Verlag, 2011

Bildverarbeitung in der Medizin

Art Vorlesung
Nr. EMI522
SWS 2.0
Lerninhalt
  1. Einführung und Grundlagen: Anwendungsbeispiele / bildgebende Verfahren in der Medizin / Bildverarbeitungsschritte / Pixel und Nachbarschaftsrelationen / Farbräume
  2. Mathematische Grundlagen: lineare Abbildungen / Orts- und Richtungsvektoren / längen- und winkeltreue / Rotationen und Spiegelungen / Rotationsmatrizen / Koordinaten-Transformationen / Inverse und Verkettungen von Transformationen / homogene Koordinaten
  3. Transformation von Grauwertbildern: Rohdaten / Kontrastspreizung / Kontrastanpassung / Gamma-Korrektur / normierte und kumulative  Histogramme / Verteilungsfunktion / Histogrammausgleich / Grauwerttransformationen / geometrische Transformationen / Resampling / bilineare Interpolation
  4. Vorverarbeitung und Filterung: lokale Filter / Faltungsfilter / Filtermaske / Glättungsfilter (Mittelwert-, Gauß-, Binomialfilter) / Kantenfilter (Prewitt-, Sobel-, Laplace-Filter)  / Kantendetektion nach Canny / Rangordnungsfilter / Medianfilter / Erosion und Dilatation / Opening und Closing / strukturierende Elemente
  5. Faltung, Korrelation und Hilbert-Transformation: kontinuierliche und diskrete Faltung / diskrete Faltung im Fourierraum / Bildfilterung mittels Fourier-Transformation / diskrete Korrelation direkt und im Fourierraum / normierte Kreuzkorrelation / Dekonvolution / Wiener-Kolmogorow-Filter / Hilbert-Transformation
  6. Segmentierung:Schwellwertverfahren / Region Growing

 

Literatur

Jähne, B., Digitale Bildverarbeitung, Berlin, Heidelberg, Springer, 2005

Handels, H., Medizinische Bildverarbeitung, Wiesbaden, Vieweg + Teubner, 2009

Erhardt, A., Einführung in die digitale Bildverarbeitung, Wiesbaden, Vieweg + Teubner, 2008

Dougherty, G., Digital Image Processing for Medical Applications, Cambridge University Press, 2009

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