Modul RO5100-KP08

Dauer

1 Semester

Angebotsturnus

Jedes Sommersemester

Leistungspunkte

8

Studiengang, Fachgebiet und Fachsemester:

• Master Robotics and Autonomous Systems 2019, Wahlpflicht, Wahlpflicht, 2. Fachsemester

Lehrveranstaltungen:

• CS4270-Ü: Medizinische Robotik (Übung, 1 SWS)
• CS4270-V: Medizinische Robotik (Vorlesung, 2 SWS)
• ME4030-V: Inverse Probleme bei der Bildgebung (Vorlesung, 2 SWS)
• ME4030-Ü: Inverse Probleme bei der Bildgebung (Übung, 1 SWS)

Workload:

• 25 Stunden Prüfungsvorbereitung
• 90 Stunden Präsenzstudium
• 125 Stunden Selbststudium

Lehrinhalte:

• Einführung in inverse und schlecht gestellte Probleme anhand von ausgewählten Beispielen (u.a. Seismologie, Impedanztomographie, Wärmeleitung, Computertomographie, Akustik)
• Begriff der Schlechtgestelltheit eines inversen Problems (Hadamard)
• Singulärwertzerlegung und generalisierte Inverse
• Regularisierungsmethoden (z.B. Tikhonov, Phillips, Ivanov)
• Entfaltung
• Bildrestauration (Deblurring, Defokussierung)
• Statistische Methoden (Bayes, Maximum Likelihood)
• Computertomographie, Magnetic Particle Imaging

Qualifikationsziele/Kompetenzen:

• Die Studierenden können den Begriff der Schlechtgestelltheit eines inversen Problems erläutern und gegebene inverse Probleme hinsichtlich Gut- oder Schlechtgestelltheit unterscheiden.
• Sie sind fähig, inverse Problemstellungen der Bildgebung mathematisch zu formulieren und mit geeigneten numerischen Methoden (approximativ) zu lösen.
• Sie können die Kondition einer Problemstellung und die Stabilität eines Verfahrens beurteilen.
• Sie beherrschen unterschiedliche Regularisierungsmethoden und sind in der Lage diese auf praktische Problemstellungen anzuwenden.
• Sie kennen Methoden zur Bestimmung eines geeigneten Regularisierungsparameters.
• Sie können Methoden der Bildrekonstruktion und -restauration auf reale Messdaten anwenden.
• Studierende können die Konzepte Vorwärts- und Rückwärtsrechnung anhand der Beispiele 3-Achs-Roboter und 6-Achs Roboter erklären.
• Sie können Methoden der medizinischen Robotik auf einfache praktischen Anwendungen übertragen.
• Sie können Methoden des Bewegungslernens auf einfache praktische Anwendungen übertragen.
• Sie können Muster für dynamische Berechnungen modifizieren, um eigene Konstruktionen zu berechnen.

Vergabe von Leistungspunkten und Benotung durch:

• Klausur oder mündliche Prüfung nach Maßgabe des Dozenten

Modulverantwortliche:

• Prof. Dr.-Ing. Achim Schweikard

Lehrende:

• Institut für Medizintechnik
• Institut für Robotik und Kognitive Systeme

Literatur:

• Kak and Slaney : Principles of Computerized Tomographic Imaging SIAM Series 33, New York, 2001
• Natterer and Wübbeling : Mathematical Methods in Image Reconstruction SIAM Monographs, New York 2001
• Bertero and Boccacci : Inverse Problems in Imaging IoP Press, London, 2002
• Andreas Rieder : Keine Probleme mit inversen Problemen Vieweg, Wiesbaden, 2003
• Buzug : Computed Tomography Springer, Berlin, 2008
• J. -C. Latombe : Robot Motion Planning Dordrecht: Kluwer 1990
• J.J. Craig : Introduction to Robotics Pearson Prentice Hall 2002
• : Vorlesungsskript: Med. Robotik (400 Seiten Volltext)

Sprache:

• Wird nur auf Englisch angeboten

Bemerkungen:

Letzte Änderungen:

25.07.2023