ZIELE

Nach er­folg­rei­chem Ab­schluss des Mo­duls ver­fü­gen die Stu­die­ren­den über Kennt­nis­se der mehr­di­men­sio­na­len di­gi­ta­len Si­gnal­ver­ar­bei­tung. Sie ken­nen und ver­ste­hen die Auf­nah­me mehr­di­men­sio­na­ler Bild­da­ten der wich­tigs­ten dia­gnos­ti­schen Ab­bil­dungs­ver­fah­ren, kön­nen diese mo­del­lie­ren und hier­aus Kon­se­quen­zen für ihre Ver­ar­bei­tung ab­lei­ten. Die Stu­die­ren­den kön­nen die ver­schie­de­nen Schrit­te der Bild­ver­ar­bei­tung in abs­trak­te Auf­ga­ben­ka­te­go­ri­en ein­ord­nen (z.B. Fil­te­rung, Seg­men­tie­rung, Klas­si­fi­ka­ti­on) und ken­nen aus­ge­wähl­te Ver­fah­ren im De­tail und kön­nen diese er­läu­tern und an­wen­den. Die Stu­die­ren­den sind in der Lage, eine ge­ge­be­ne Bild­ver­ar­bei­tungs­auf­ga­be zu ana­ly­sie­ren, sowie einen ge­eig­ne­ten Lö­sungs­weg zu ent­wi­ckeln und al­go­rith­misch um­zu­set­zen. Die Ver­fah­ren wer­den am Bei­spiel me­di­zi­ni­scher Bild­da­ten ver­mit­telt, die Stu­die­ren­den kön­nen die Ver­fah­ren aber auch auf an­de­re An­wen­dungs­ge­bie­te über­tra­gen. Durch die Übun­gen in Klein­grup­pen, teil­wei­se an Rech­nern, sind die Stu­die­ren­den be­fä­higt, das Er­lern­te im Team prak­tisch um­zu­set­zen, Lö­sungs­an­sät­ze zu er­läu­tern und ar­gu­men­ta­tiv zu ver­tre­ten.

IN­HALT

Es wer­den die Grund­la­gen und spe­zi­el­len 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 wer­den so­wohl die Re­zep­ti­on durch das mensch­li­che vi­su­el­le Sys­tem be­han­delt, als auch De­fi­ni­tio­nen und Grund­la­gen für die Bild­ver­ar­bei­tung ein­ge­führt (z.B. Dis­kre­ti­sie­rung, Ab­tast­theo­rem, glo­ba­le Kenn­grö­ßen von Bil­dern). Der zwei­te Ab­schnitt ver­mit­telt die wich­tigs­ten Ope­ra­tio­nen im Orts­be­reich (His­to­gramm­mo­du­la­ti­on, Fil­te­rung mor­pho­lo­gi­sche Ope­ra­tio­nen, geo­me­tri­sche Bild­ope­ra­tio­nen, dis­tan­ce trans­form, ...). Der drit­te Ab­schnitt um­fasst Me­tho­den der In­for­ma­ti­on­s­ex­trak­ti­on (Seg­men­tie­rung, Tex­tur­ana­ly­se, Form­be­schrei­bung). Im vier­ten Ab­schnitt liegt der Schwer­punkt auf der Klas­si­fi­ka­ti­on und ver­schie­de­nen Ver­fah­ren des Ma­chi­ne Le­arning (z.B. sup­port vec­tor ma­chi­nes, deep le­arning). Der fünf­te Ab­schnitt be­inhal­tet die Bild­re­stau­ra­ti­on. Zu­sätz­lich wird ein Über­blick über die 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

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3. Fi­scher, Max, Ha­be­rä­cker, Peter, Nischwitz, Al­fred "Com­pu­ter­gra­fik und Bild­ver­ar­bei­tung", View­eg Ver­lag, 2007
4. Pratt, Wil­liam K. Pratt "Di­gi­tal Image Pro­ces­sing", Wiley & Sons, 1978
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8. Jain, Anil K. "Fun­da­men­tals of Di­gi­tal Image Pro­ces­sing", Pren­ti­ce Hall, 1989
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11. Op­pelt, Ar­nulf "Ima­ging Sys­tems for Me­di­cal Dia­gnostics", Pu­bli­cis Cor­po­ra­te Pu­blis­hing, 2005
12. Han­dels, Heinz "Me­di­zi­ni­sche Bild­ver­ar­bei­tung", Teub­ner Ver­lag, 2000

SONS­TI­GES

Die­se Lehrveranstaltung wird über Mood­le or­ga­ni­siert. Die notwendigen Informationen werden in der ersten Vorlesung mitgeteilt.