Modul ME3000-KP08, ME3000SJ14

Dauer:

Angebotsturnus:

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020 (Pflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 5. Fachsemester
• Bachelor Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014 (Pflicht), Medizinische Ingenieurwissenschaft, 5. Fachsemester

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Die Studierenden können lineare translationsinvariante Abbildungssysteme mit Hilfe von Impulsantwort und Übertragungsfunktion charakterisieren.
• Sie können das Abtasttheorem erläutern und seine Gültigkeit begründen.
• Sie können beschreiben, was man unter dem Ortsauflösungsvermögen eines Abbildungssystems versteht.
• Sie können einen Überblick über die wichtigsten medizinischen Bildgebungsmethoden geben.
• Sie können die physikalischen Grundlagen der Ultraschallbildgebung erläutern.
• Sie können das Verhalten von Ultraschallwellen an Grenzflächen beschreiben.
• Sie können die prinzipielle Begrenzung der Ortsauflösung im US begründen.
• Sie können die Zusammenhänge zwischen Schallfrequenz, Ortsauflösung und Eindringtiefe nennen.
• Sie können erläutern, wie man technische Parameter für einen Bildgebungszweck wählt.
• Sie können Zweck und Funktionsweise des Beam Forming erläutern.
• Sie können erläutern, wie Doppler-US funktioniert.
• Sie können die Entstehung wichtiger US-Bildartefakte erklären.
• Sie können die physikalischen und technischen Grundlagen der Erzeugung von Röntgenstrahlung erläutern.
• Sie können das typische Spektrum einer Röntgenröhre skizzieren.
• Sie können die wichtigsten Wechselwirkungsprozesse von Röntgenstrahlung mit Materie nennen und erklären.
• Sie können die Gefahrenquellen von Röntgenstrahlung für Patienten nennen, erläutern und Vermeidungsmaßnahmen diskutieren.
• Sie können die Einflüsse von technischen Parametern für Röntgensysteme beschreiben.
• Sie können die wichtigsten Rekonstruktionsprinzipien für CT-Bilder und deren mathematische Grundlagen beschreiben und begründen.
• Sie können die Grundlagen der Kernspinresonanz erläutern.
• Sie können beschreiben, wie man in der MR-Bildgebung Ortsauflösung erreicht.
• Sie können das Entstehen verschiedener Arten von Hochfrequenzechos erklären.
• Sie können das Konzept des k-Raums erläutern.
• Sie können beschreiben, wie man verschiedene Wichtungen in MR-Bildern erzeugt.
• Sie können Gefahrenquellen in der MRT nennen und ihre Ursachen erläutern.
• Sie können die technischen Komponenten eines MRT beschreiben.
• Sie können Algorithmen für grundlegende in Bildgebungsverfahren auftretende Aufgaben implementieren.
• Die Studierenden können grundlegende Verfahren zur medizinischen Bildverarbeitung einordnen, charakterisieren und auf konkrete Probleme anwenden.
• Sie können Verfahren zur Bildfilterung, Bildsegmentierung, morphologischen Nachverarbeitung von Segmentierungsergebnissen sinnvoll problemspezifisch auswählen, diese in einer Verarbeitungspipeline kombinieren und zur Bildverbesserung oder Segmentierung medizinischer Bildstrukturen einsetzen.
• Sie können verschiedene Methoden der Clusteranalyse, der statistischen und neuronalen Mustererkennung unterscheiden und anhand der implizit verwendeten, unterschiedlichen Modellannahmen und Eigenschaften charakterisieren. Sie sind in der Lage, diese Verfahren zur Segmentierung medizinischer multispektraler Bilddaten sowie zur Objekterkennung einzusetzen.
• Sie können Segmentierungsergebnisse verschiedener Verfahren anhand etablierter Gütemaße evaluieren und einen objektiven Vergleich der Güte verschiedener Segmentierungsmethoden in der praktischen Anwendung durchführen.
• Sie können verschiedene Bildinterpolationstechniken unterscheiden, anhand ihrer spezifischen Vor- und Nachteile einordnen und in Abhängigkeit von einem konkreten Anwendungsproblem sinnvoll auswählen und anwenden.
• Sie sind befähigt, die Eigenschaften verschiedener rigider Bildregistrierungsmethoden einzuschätzen und für ein konkretes Registrierungsproblem Ähnlichkeitsmaße und Regularisierungsterme problemspezifisch auszuwählen und zu parametrisieren.
• Sie können verschiedene Techniken zur Analyse funktioneller 4D-fMR-Bildfolgen und ihre Eigenschaften unterscheiden und charakterisieren, durch die neuronal aktivierte Hirnbereiche in 4D-Bildfolgen des Kopfes sichtbar gemacht werden können.
• Sie können grundlegende Bildverarbeitungsalgorithmen implementieren und in Kombination mit in einer Programmbibliothek verfügbaren medizinischen Bildverarbeitungsmodulen zum Einsatz bringen.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur

Modulverantwortlicher:

• Prof. Dr. rer. nat. Martin Koch

Lehrende:

• Institut für Medizintechnik
• Institut für Medizinische Informatik

• Prof. Dr. rer. nat. habil. Heinz Handels
• Prof. Dr. rer. nat. Martin Koch

Literatur:

• O. Dössel: Bildgebende Verfahren in der Medizin - Springer, Berlin 2000
• H. Morneburg (Hrsg.): Bildgebende Systeme für die medizinische Diagnostik. 3. Aufl. - Publicis MCD Verlag, München 1995
• H. Handels: Medizinische Bildverarbeitung - Stuttgart: Vieweg & Teubner 2009
• T. Lehmann: Handbuch der Medizinischen Informatik - München: Hanser 2004
• M. Sonka, V. Hlavac, R. Boyle: Image Processing, Analysis and Machine Vision - 2nd edition. Pacific Grove: PWS Publishing 1998

Sprache:

• Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zur Belegung des Moduls:
- Keine

Zulassungsvoraussetzungen zur Teilnahme an Modul-Prüfung(en):
- Erfolgreiche Bearbeitung von Übungszetteln gemäß Vorgabe am Semesteranfang

Modulprüfung(en):
- ME3000-L1: Medizinische Bildgebung und Medizinische Bildverarbeitung, Klausur, 120min, 100% der Modulnote

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