Veranstaltung: Bildverarbeitung in der Medizin

Nummer:
141220
Lehrform:
Vorlesung und Übungen
Medienform:
rechnerbasierte Präsentation, Tafelanschrieb
Verantwortlicher:
Prof. Dr.-Ing. Georg Schmitz
Dozenten:
Dr.-Ing. Stefanie Dencks (ETIT), wiss. Mitarbeiter (ETIT)
Sprache:
Deutsch
SWS:
4
LP:
5
Angeboten im:
Wintersemester

Termine im Wintersemester

  • Beginn: Freitag den 13.10.2017
  • Vorlesung Freitags: ab 10:15 bis 11.45 Uhr im ID 03/471
  • Übung Montags: ab 10:15 bis 11.45 Uhr im ID 03/139

Prüfung

Mündlich

Termin nach Absprache mit dem Dozenten.

Dauer: 25min
Prüfungsanmeldung: FlexNow

Ziele

Die Studierenden haben die Fähigkeit, die Grundlagen der zwei- und mehrdimensionalen Signalverarbeitung sicher anwenden zu können. Sie beherrschen Techniken und Strategien, um typische Aufgabenstellungen in der Bildverarbeitung selbständig lösen zu können. Durch Übungen haben sie vertiefte Programmierkenntnisse in Matlab.Durch das Anwendungsgebiet der medizinischen Bildverarbeitung sind die Studierenden zur Analyse fachübergreifender, interdisziplinärer Fragestellungen qualifiziert.

Inhalt

Es werden die Grundlagen und spezielle Verfahren der Bildverarbeitung vorgestellt, die insbesondere bei medizinischen Bilddaten Anwendung finden. Viele Verfahren werden jedoch auch in anderen Anwendungsfeldern wie z.B. der industriellen Bildverarbeitung eingesetzt. Im ersten Abschnitt wird die Rezeption durch das menschliche visuelle System behandelt. Außerdem werden Definitionen und Grundlagen für die Bildverarbeitung eingeführt (z.B. Diskretisierung, Abtasttheorem, globale Kenngrößen von Bildern). Im zweiten Abschnitt wird ein Überblick über die Quellen medizinischer Bilddaten gegeben. Der dritte Abschnitt vermittelt die wichtigsten Operationen im Ortsbereich, angefangen bei der Histogrammmodulation, über Filterung und morphologische Operationen, bis zu einfachen geometrischen Bildoperationen. Der vierte Abschnitt umfasst Methoden der Informationsextraktion (Segmentierung, Texturanalyse, Formbeschreibung) und Klassifizierung. Im fünften Abschnitt liegt der Schwerpunkt auf der Bildrestauration. Zusätzlich wird ein Überblick über die Bildkompression, Bildregistrierung und 3D-Visualisierung gegeben.

Voraussetzungen

keine

Empfohlene Vorkenntnisse

Kenntnisse der Systemtheorie, Fourier-Transformation und Signalverarbeitung, die denen entsprechen, die als Grundlagen in den Vorlesungen des Bachelorstudienganges Elektrotechnik und Informationstechnik vermittelt werden. Grundkenntnisse in der Matlab-Programmierung.

Literatur

  1. Lehmann, Thomas, Oberschelp, Walter, Pelikan, Erich "Bildverarbeitung für die Medizin", Springer, 1997
  2. Campisi, Patrizio, Egiazarian, Karen "Blind Image Deconvolution. Theory and Applications", CRC Press, 2007
  3. Fischer, Max, Haberäcker, Peter, Nischwitz, Alfred "Computergrafik und Bildverarbeitung", Vieweg Verlag, 2007
  4. Pratt, William K. Pratt "Digital Image Processing", Wiley & Sons, 1978
  5. Eddins, Steve L., Gonzalez , Rafael C., Woods, Richard E. "Digital Image Processing Using MATLAB", Gatesmark, 2009
  6. Jähne, Bernd "Digitale Bildverarbeitung", Springer, 2010
  7. Wiltgen, Marco "Digitale Bildverarbeitung in der Medizin", Shaker, 1999
  8. Jain, Anil K. "Fundamentals of Digital Image Processing", Prentice Hall, 1989
  9. Asyali, Musa Hakan, Demirkaya, Omer, Sahoo, Prasanna K. "Image Processing with MATLAB. Apllications in Medicine and Biology", CRC Press, 2009
  10. Boyle, Roger, Hlavac, Vaclav, Sonka, Milan "Image Processing, Analysis, and Machine Vision", Brooks Cole, 1999
  11. Oppelt, Arnulf "Imaging Systems for Medical Diagnostics", Publicis Corporate Publishing, 2005
  12. Handels, Heinz "Medizinische Bildverarbeitung", Teubner Verlag, 2000

Sonstiges

Die Anmeldung erfolgt über das E-Learning Portal der Ruhr-Universität Bochum. Die notwendigen Informationen erhalten Sie in der ersten Vorlesung.