Prof. Jürgen Reichenbach, Prof. Michael Habeck, Prof. Christian Gaser

2 mündliche Prüfungen im Bereich Bildgebende Verfahren (je 25%), 2 mündliche Prüfungen im Bereich Bildverarbeitung (je 25%)

Jede Teilleistung muss bestanden sein.

k.A.

Deutsch

Keine

- 079 B.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 079 M.Sc. Informatik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 105 B.Sc. Mathematik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 105 M.Sc. Mathematik: Wahlpflichtmodul (NF Medical Data Science)
- 679 B.Sc. Angewandte Informatik: Pflichtmodul (AF Medical Data Science)

2 Vorlesungen (je 2 SWS) Wintersemester
2 Vorlesungen (je 2 SWS) Sommersemester

Die Vorlesungen „Bildgebende Verfahren I und II”, „Einführung in die medizinische Bildverarbeitung” und „Spezialverfahren der medizinischen Bildverarbeitung” geben einen breiten Überblick über wesentliche Grundbegriffe und Konzepte der Bildgebung und Bildverarbeitung in der Medizin.
Die Studierenden lernen verschiedene bildgebende Verfahren, deren physikalischen Grundlagen und technischen Realisierungen sowie deren Anwendungsgebiete im medizinischen Kontext kennen.
Die Studierenden werden in grundlegende Verfahren der medizinischen Bildverarbeitung und deren konkrete Umsetzung im Kontext medizini-scher Bilddaten eingeführt. Spezielle Verfahren werden für die Anwendung der medizinischen Bildverarbeitunge auf Fragestellungen der medi-zinischen und insbesondere neurowissenschaftlichen Bildverarbeitung vermittelt.

Ziel der Vorlesungen ist es, Grundlagenwissen in den Teilbereichen bildgebende Verfahren in der Medizin und medizinische Bildverarbeitung zu vermitteln.
Die Studierenden erhalten einen Überblick und vertiefte Kenntnisse zu den physikalischen Prinzipien und der Funktionsweise bildgebender Verfahren und deren praktische Anwendungen in der Medizin bzw. medizinnahen Forschung.
Die Studierenden lernen sowohl grundlegende Methoden und Techniken der medizinischen Bildverarbeitung als auch spezielle Methoden der medizinischen und insbesondere neurowissenschaftlichen Bildverarbeitung kennen. Vertiefte Kenntnis werden sowohl zu konkreten Algorith-men und deren effizienter Umsetzung auf medizinischen Bilddaten als auch zu Methoden zur Vorverarbeitung digitaler Signale und Bilder und zu Analyseverfahren zur Auswertung medizinischer Bilddaten erworben.

Keine