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Généralités
Inhalt Bildgebenden Verfahren generieren massive, hochdimensionale Daten, die
geeignet gemanagt, analysiert, modelliert und in einen konzeptionellen
Rahmen eingefügt werden müssen. Diese Vorlesung soll Grundkenntnisse der Imaging-Techniken sowie das
Verständnis für statistisches Imaging vermitteln.
Die Veranstaltung umfasst
Imaging-Techniken in einem weiteren Sinn, zum Beispiel von der
Magnetresonanztomographie bis hin zum Molekularen Bioimaging. Die Veranstaltung führt in die
technologischen und biomedizinischen Grundlagen dieser Verfahren ein und
umfasst einfache und fortgeschrittene Methoden der statistischen
Analyse, um latente Strukturen zu erkennen. Die Übung soll das
Verständnis der in der Vorlesung besprochenen Konzepte vertiefen und die
Studierenden in die Lage versetzen, die in der Vorlesung kennen
gelernten Methoden und Techniken anwenden zu können.
Prüfungstraining Sondage
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Prüfungsform
Mündliche Prüfung 15 Minuten.
Termine mündliche Prüfung Sondage
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Mögliche Termine:
Mi, 20. Juli 10-12 Uhr Do, 28. Juli 12-14 Uhr Di, 27. September 11-13 Uhr Bitte wählen Sie den Termin bis zum 17. Juli 2016.
Andere Termine können notfalls persönlich vereinbart werden.
Zeitplan (Änderungen möglich)15. April: Einführung
22. April: Digitale Bildverarbeitung I
29. April: Digitale Bildverarbeitung II, Einführung in ImageJ
13. Mai: Übung Digitale Bildverarbeitung
20. Mai: Aufnahmeverfahren
3. Juni: Übung Aufnahmeverfahren und Datenformate
10. Juni: Einführung in die Bayesianische Bildverarbeitung
17. Juni: Fortsetzung Bayesianische Bildverarbeitung
24. Juni: Übung Bayesianische Bildverarbeitung
1. Juli: Statistische Methoden in der medizinischen Bildverarbeitung
8. Juli: Übung
15. Juli: Abschluss
Feedback zu Vorlesung und Übung
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Wir bitten um Ihr Feedback zur Vorlesung. Das Feedback hilft uns dabei, die Vorlesung zu verbessern. Die Antworten sind natürlich anonym.
Einleitung: Was ist Bioimaging und hat das was mit Statistik zu tun?
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Filtern und Falten - Grundsätze der digitalen Bildverarbeitung
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22. und 29. April 2016
Bilder als Daten und Abbildungen
Filter, Funktionen auf Bildern
Faltung Fouriertransformation Wavelets Morphologische Filter
Einführung in ImageJ
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Dateiformate
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Übung 1
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13. Mai 2016
Die Übung findet wie die Vorlesung von 12.00 Uhr bis 13.45 Uhr im Raum A014 im Hauptgebäude statt.
Aufnahmeverfahren
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Röntgen und Computertomographie Rekonstruktion Nukleartomographie
Magnetresonanztomographie
Mikroskopie
Bayesianische Bildanalyse
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Einführung in die Bayesianische Bildanalyse
Literatur: Winkler, Gerhard. Image Analysis, Random Fields and Markov Chain Monte Carlo Methods. Springer, 2006.
Statistische Methoden in der medizinischen Bildverarbeitung
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Übung zur Bayesianischen Bildanalyse
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Aufgabe 2 - Teil c) - f) wird in der 4. Übung besprochen
Aufnahmeverfahren II/Bildformate
Übung zu statistischen Methoden in der Bildverarbeitung
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Registrierung und Shape Analysis