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Bildverarbeitung in der Medizin

Erzeugung, Verarbeitung und Analyse von Bilddaten für medizinische Anwendungen

Fakultät Ingenieurwissenschaften und Gesundheit, Hochschule für angewandte Wissenschaft und Kunst Hildesheim/Holzminden/Göttingen (HAWK)

Dieses Modul ist Teil des Zertifikats „Management and Analysis of Medical Data“

Modulsprache: Deutsch

Aufwand: 75h Präsenz oder 75h Virtuell / 105h Selbststudium = 180 Gesamt1  (6 ECTS) 

Zielgruppe: Das Modul ist auf das Bachelorniveau ausgerichtet. Der Kurs richtet sich an Bachelorstudent*innen der Fachrichtungen Medizintechnik, Medizininformatik sowie an IT-erfahrene Ärzt*innen und Medizinstudent*innen. Grundkenntnisse in angewandter Mathematik, Ingenieurwissenschaften sowie angewandter Informatik bzw. Programmierkenntnisse, sind erforderlich.

Pretty young student studying at home sitting at her dining table with a large binder of notes checking something on the screen of her laptop computer
top view of Medicine doctor hand working with modern computer and smart phone on wooden desk as medical concept-1
Focused classmates studying together and using laptop in library

Beratung & Anmeldung:
Wenn Sie Fragen haben, zögern Sie bitte nicht, uns zu kontaktieren: info@highmed-lehre.de

Format: Hybrid
Die heutige medizinische Bildgebung (z.B. Radiologie, Photonik) ist ein dynamisches, expandierendes Gebiet, welches mit einer stetig wachsenden Flut an Daten einhergeht. Die wichtigsten Trends sind funktionelle, multimodale, molekulare und intraoperative Bildgebung. Fortschrittliche Algorithmen und Bildanalysemethoden können zur Bildverbesserung sowie zur Gewinnung neuer Informationen für die medizinische Diagnose und Therapie eingesetzt werden. Für den Einsatz in der klinischen Entscheidungsfindung ist das Verständnis bildgebender Verfahren sowie deren Stärken und Schwächen essenziell.

Lernziele

Der Kurs bietet den Teilnehmer*innen eine Einführung in die Methodik der Verarbeitung und Analyse medizinischer Bilddaten mit computergestützten Methoden mit den Schwerpunkten Bildgebung, Bildrepräsentation und -speicherung, Bildvorverarbeitung und -verbesserung, Bildsegmentierung, Merkmalserkennung sowie grundlegende Klassifizierung. Praktische Übungen und interaktive Beispiele helfen dabei, das Wissen in Einzel- und Gruppenarbeit unter Verwendung gängiger Softwaretools und Bibliotheken zu vertiefen. Nach Abschluss des Moduls, können die Studierenden: 

  • anhand ausgewählter Beispiele beschreiben, wie medizinische Bilder entstehen
  • mithilfe bewährter bildanalytischer Verfahren relevante Parameter ableiten und diese interpretieren und kritisch diskutieren
  • medizinische Software eigenständig anwenden
  • im Praktikum die Aufgaben und das im Team abgestimmte Vorgehen verständlich und präzise erklären und ihre Arbeitsergebnisse präsentieren.

Einbettung:

Der Umfang des Moduls umfasst 6 Leistungspunkte. Der Kurs dient als Grundlage für das Verständnis fortgeschrittener Bildverarbeitungskonzepte wie Klassifizierung und Objekterkennung mit Methoden, die z.B. auf maschinellem Lernen basieren und von anderen Modulen abgedeckt werden.. 

Literatur:

  1. Skript – findet man auf unsere Lernplatform
  2. Biomedizinische Technik: Medizinische Bildgebung.
    Olaf Dössel,‎ Thorsten M. Buzug, De Gruyter (26. Mai 2014). ISBN-10: 3110252058
  3. Röntgen, Computertomografie & Co.: Wie funktioniert medizinische Bildgebung?
    Gustav K. von Schulthess. Springer Verlag, ISBN-10: 3662539306

1: Bei der Aufteilung handelt es sich um eine grobe Orientierung. Die tatsächlichen Zeiten können Abweichen. 

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