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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs Visual Computing in Medicine

Egal, ob Zusammenfassung, Altklausur, Karteikarten oder Mitschriften - hier findest du alles für den Studiengang Bachelor of Science Informatik

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Bachelor of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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Visual Computing in Medicine - Cheatsheet
Visual Computing in Medicine - Cheatsheet Filtertechniken zur Bildverbesserung Definition: Filtertechniken zur Bildverbesserung: Methoden zur Reduktion von Rauschen, Verbesserung der Kanten und allgemeiner Bildverbesserung. Details: Glättungsfilter: Reduktion von Rauschen. Scharfzeichnungsfilter: Verstärkung der Kanten. Medianfilter: Entfernt impulsives Rauschen. Gaußfilter: Glättet das Bild durch...

Visual Computing in Medicine - Cheatsheet

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Visual Computing in Medicine - Exam
Visual Computing in Medicine - Exam Aufgabe 1) Ein wichtiger Bereich der visuellen Datenverarbeitung in der Medizin ist die Verbesserung von Bildmaterial durch verschiedene Filtertechniken. Dazu zählen unter anderem: Glättungsfilter: zur Reduktion von Rauschen. Scharfzeichnungsfilter: zur Verstärkung der Kanten. Medianfilter: zum Entfernen von impulsivem Rauschen. Gaußfilter: zur Glättung des Bild...

Visual Computing in Medicine - Exam

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Was ist ein Glättungsfilter im Kontext der Bildverbesserung?

Welche Funktion hat ein Sobel-Filter?

Wofür wird ein Medianfilter verwendet?

Was ist die Segmentierung von medizinischen Bildern?

Welche Methoden sind wichtig für die Segmentierung medizinischer Bilder?

Warum ist die Segmentierung medizinischer Bilder wichtig?

Welche Technik wird verwendet, um die Intensitäten oder Transparenzen der Voxels darzustellen?

Welches Verfahren wird häufig zur Extraktion von Isosurfaces verwendet?

Welche Technik ist in der Regel rechenintensiver?

Was ist die Definition des maschinellen Lernens zur Bildanalyse?

Welche Komponenten gehören zu Convolutional Neural Networks (CNNs)?

Wie wird die Leistungsfähigkeit von ML- und DL-Modellen bewertet?

Was versteht man unter der Erfassung und Verarbeitung von Volumendaten?

Welche Schritte sind typisch in der Verarbeitung von Volumendaten?

Welche Algorithmen sind wichtig für die Visualisierung von Volumendaten?

Was ermöglicht die interaktive Visualisierung in der medizinischen Diagnose?

Wie unterstützen interaktive Visualisierungen bei therapeutischen Maßnahmen?

Welche Technologie wird zur Unterstützung interaktiver Visualisierungen genutzt?

Welche Transformationen werden zur Anpassung und Verbesserung von medizinischen Bildern verwendet?

Welche Filter sind wichtig für die Verbesserung von medizinischen Bildern?

Was beschreibt die Formel für die Faltung \((f * g)(t) = \int_{-\infty}^{\infty} f(\tau) g(t - \tau) d\tau\)?

Was versteht man unter der Integration von bildgebenden Verfahren in chirurgische Navigationssysteme?

Welche Vorteile bietet die Echtzeit-Visualisierung in chirurgischen Navigationssystemen?

Was versteht man unter der Kalibrierung von Tracking-Systemen in der Chirurgie?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Visual Computing in Medicine an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
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Bildverarbeitungsmethoden

In diesem Abschnitt lernst Du die fundamentalen Techniken der Bildverarbeitung kennen, die in der Medizin angewendet werden.

  • Filtertechniken zur Bildverbesserung
  • Segmentation von medizinischen Bildern
  • Feature-Extraktion und Mustererkennung
  • Rauschunterdrückung und Bildglättung
  • Registrierungsverfahren zur Bildfusion
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02
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3D-Rekonstruktion

Hier erfährst Du, wie 3D-Modelle aus medizinischen Bilddaten erstellt werden und welche Verfahren dafür notwendig sind.

  • Erfassung und Verarbeitung von Volumendaten
  • Techniken zur dreidimensionalen Bildrekonstruktion
  • Visualization und Rendering 3D-Strukturen
  • Fehlerkorrektur und Optimierung von 3D-Modellen
  • Anwendung in der präoperativen Planung und Diagnose
Karteikarten generieren
03
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Visualisierungstechniken in der Medizin

Dieser Teil der Vorlesung behandelt die effektiven Methoden zur Darstellung von medizinischen Bilddaten.

  • Farbcodierung und Intensitätsskalen
  • Volumenrendering und Oberflächenrendering
  • Integration von bildgebenden Verfahren in chirurgische Navigationssysteme
  • Interaktive Visualisierungen für Diagnose und Therapie
  • Erstellung von VR- und AR-Anwendungen für die Medizin
Karteikarten generieren
04
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Analyse medizinischer Bilddaten

In diesem Abschnitt widmest Du Dich der detaillierten Analyse und Interpretation von medizinischen Bildern.

  • Automatische Diagnosesysteme
  • Machine Learning und Deep Learning für die Bildanalyse
  • Statistische Methoden zur Bildauswertung
  • Quantitative Bildanalyse und Datenextraktion
  • Erkennung und Klassifikation von pathologischen Strukturen
Karteikarten generieren
05
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Algorithmen der Bildverarbeitung

Dieser Teil umfasst die wesentlichen Algorithmen, die in der medizinischen Bildverarbeitung zum Einsatz kommen.

  • Grundlegende mathematische Operatoren
  • Transformationen und Filtermethoden
  • Kantendetektion und Konturverfolgung
  • Morphologische Bildverarbeitung
  • Klassische und moderne Algorithmen im Vergleich
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Visual Computing in Medicine an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Das Modul 'Visual Computing in Medicine' ist Teil des Informatikstudiums an der Universität Erlangen-Nürnberg und bietet eine umfassende Einführung in die Anwendung visueller Computing-Technologien im medizinischen Bereich. In dieser Vorlesung erlernst Du sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Anwendungsfälle, unterstützt durch regelmäßige Übungen. Der Kurs deckt eine breite Palette von Themen ab, darunter Bildverarbeitungsmethoden, 3D-Rekonstruktion, Visualisierungstechniken in der Medizin, Analyse medizinischer Bilddaten und Algorithmen der Bildverarbeitung. Am Ende des Semesters erfolgt eine schriftliche Prüfung, um Dein erlerntes Wissen zu testen. Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters erfolgt eine schriftliche Prüfung.

Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Bildverarbeitungsmethoden, 3D-Rekonstruktion, Visualisierungstechniken in der Medizin, Analyse medizinischer Bilddaten, Algorithmen der Bildverarbeitung

So bereitest Du Dich optimal auf die Prüfung vor

Beginne frühzeitig mit dem Lernen, idealerweise schon zu Beginn des Semesters, um Dir die nötige theoretische Basis anzueignen.

Nutze verschiedene Ressourcen, wie Bücher, Übungsaufgaben, Karteikarten und Probeklausuren, um dein Wissen zu vertiefen.

Schließe Dich Lerngruppen an und tausche Dich mit anderen Studierenden aus, um gemeinsam Lösungsstrategien zu entwickeln.

Vergiss nicht, regelmäßige Pausen einzulegen und in diesen Zeiten komplett abzuschalten, um eine Überbelastung zu vermeiden.

Nutzung von StudySmarter:

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