Informatikanwendungen in der Medizin II

Worum geht's

Du lernst fortgeschrittene Methoden der medizinischen Bildverarbeitung, -segmentierung und -registrierung sowie Grundlagen des maschinellen Lernens und der 3D-Volumenvisualisierung. Am Ende kannst du die wichtigsten Algorithmentypen unterscheiden, einschätzen, wann sie angewendet werden, und zentrale Verfahren in Python umsetzen sowie auf klinische Fragestellungen anwenden.

Was du danach kannst

• Grundlagen und Anwendungsgebiete fortgeschrittener Bildverarbeitungsalgorithmen verstehen
• Unterschiede zwischen Verfahren der Bildfilterung, Segmentierung und Registrierung erklären
• Algorithmen zur Bildverarbeitung, Segmentierung und Registrierung in Python implementieren
• Grundlagen des maschinellen Lernens (Clustering, Hauptkomponentenanalyse) verstehen
• Methoden zur 3D-Volumenvisualisierung und deren physikalische Grundlagen kennen
• Anspruchsvolle Aufgabenstellungen in computerunterstützter Diagnose und Intervention analysieren und Lösungsansätze erarbeiten

Aus was das Modul besteht

• VorlesungVermittlung der fachlichen Grundlagen und Algorithmen
• TutorübungBesprechung der wöchentlichen Aufgaben und Vertiefung
• Selbststudium (Aufgaben)Praktische Übungen zur Implementierung und Anwendung auf reale Problemstellungen
• GastvorlesungenEinblick in industrielle/klinische Fallstudien zur Verknüpfung mit klinischer Anwendung

Lehrmethode

• VorlesungEinführung in Theorie und Algorithmen
• TutorübungDiskussion und Musterlösungen zu Übungsaufgaben zur Vertiefung
• Aufgaben zum SelbststudiumImplementationen und Anwendungen zur praktischen Erfahrung und Selbstkontrolle
• Gastvorlesungen von Kliniken/UnternehmenHerstellung des Bezugs zur klinischen und industriellen Praxis