Lehrinhalte:
Die Vorlesung gliedert sich in zwei
Teile. In der ersten Hälfte der Vorlesung wird die Funktionsweise von
Geräten, welche medizinische Bilder liefern (CT, MRI, PET, SPECT,
Ultraschall), erklärt.
In der zweiten Hälfte werden verschiedene Bildverarbeitungsmethoden
erklärt, welche typischerweise für die Bearbeitung medizinischer Bilder
eingesetzt werden.
Qualifikationsziele / Lernergebnisse:
Nach erfolgreichem Besuch der Veranstaltung haben die Studierenden
einen Überblick über die Funktionsweise und die Möglichkeiten der
modernen medizinischen Bildverarbeitung. Studierende sind dazu in der
Lage, einfache bis mittlere medizinische Bildverarbeitungsaufgaben
selbständig zu lösen.
Literatur:
1) Heinz Handels: Medizinische
Bildverarbeitung
2) Gonzalez/Woods: Digital Image Processing (last edition)
3) Bernd Jähne: Digitale Bildverarbeitung. 6. überarbeitete und
erweiterte Auflage. Springer, Berlin u. a. 2005, ISBN 3-540-24999-0
4) Kristian Bredies, Dirk Lorenz: Mathematische Bildverarbeitung.
Einführung in Grundlagen und moderne Theorie. Vieweg+Teubner, Wiesbaden
2011, ISBN 978-3-8348-1037-3
Voraussetzungen:
Mathematische Grundlagen sind dringend
empfehlenswert. Ferner wird empfohlen, die Vorlesung „Bildverarbeitung“
vorher besucht zu haben.
Weitere Informationen:
V 3CP/2SWS, jedes Wintersemester
- Dozent*in: Johannes Fauser
- Dozent*in: David Kügler
- Dozent*in: Anirban Mukhopadhyay