Modul MA5030-KP04, MA5030

Bildregistrierung (Bildregist)


Dauer

1 Semester

Angebotsturnus

Jedes zweite Wintersemester

Leistungspunkte

4

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2020, Wahlpflicht, Mathematik/Naturwissenschaften, Beliebiges Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2019, Wahlpflicht, Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Informatik 2014, Wahlpflicht, Medizinische Bildverarbeitung, 1. oder 2. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2014, Wahlpflicht, Mathematik/Naturwissenschaften, 1. Fachsemester
  • Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Vertiefungsblock Bildgebende Systeme, 2. oder 3. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011, Wahlpflicht, Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
  • Master Medizinische Ingenieurwissenschaft 2011, Vertiefung, Bildgebende Systeme, Signal- und Bildverarbeitung, 1. oder 3. Fachsemester
  • Master Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften 2010, Wahlpflicht, Mathematik, 1. oder 3. Fachsemester
  • Master Informatik 2012, Wahlpflicht, Vertiefungsblock Numerische Bildverarbeitung, 2. oder 3. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

  • MA5030-Ü: Bildregistrierung (Übung, 1 SWS)
  • MA5030-V: Bildregistrierung (Vorlesung, 2 SWS)

Workload:

  • 10 Stunden Prüfungsvorbereitung
  • 45 Stunden Präsenzstudium
  • 65 Stunden Selbststudium und Aufgabenbearbeitung

Lehrinhalte:

  • Einführung und Grundlagen
  • Interpolation
  • Deformationsmodelle
  • Landmarkengestützte Registrierung
  • Parametrische Bildregistrierung
  • Nichtparametrische Registrierung und Regularisierungsstrategien

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

  • Studierende kennen die zentralen Konzepte der Bildregistrierung.
  • Sie können eine konkrete Aufgabe in ein adäquates Modell umsetzen.
  • Sie haben Erfahrung mit parametrischer und nichtparametrischer Registrierung.
  • Fachübergreifende Aspekte:
  • Studierende besitzen fortgeschrittene Modellbildungskompetenz.
  • Studierende können theoretische Konzepte in die Praxis umsetzen.
  • Studierende besitzen Implementierungserfahrung.
  • Studierende können praktische Probleme abstrahieren.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

  • Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Literatur:

  • Goshtasby : 2D and 3D Image Registration Wiley 2005
  • Modersitzki : Numerical Methods for Image Registration Oxford University Press 2004
  • Modersitzki : FAIR: Flexible Algorithms for Image Registration SIAM 2009
  • Rohr : Landmark-Based Image Analysis Kluwer 2001

Sprache:

  • Sowohl Deutsch- wie Englischkenntnisse nötig

Bemerkungen:

Zulassungsvoraussetzungen zum Modul:
- Keine (Die Kompetenzen der vorausgesetzten Module werden für dieses Modul benötigt, die Module stellen aber keine Zulassungsvoraussetzung dar.)

Zulassungsvoraussetzungen zur Prüfung:
- Prüfungsvorleistungen können zu Beginn des Semesters festgelegt werden. Sind Vorleistungen definiert, müssen diese vor der Erstprüfung erbracht und positiv bewertet worden sein.

Letzte Änderungen:

26.11.2019