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Alle Lernmaterialien für deinen Kurs CT Reconstruction

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

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

Universität Erlangen-Nürnberg

Master of Science Informatik

Prof. Dr.

2024

Karteikarten Zusammenfassungen Altklausuren Test Forum

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CT Reconstruction - Cheatsheet
CT Reconstruction - Cheatsheet Grundlagen der Röntgentechnologie Definition: Röntgenstrahlen durchdringen den Körper und erzeugen Bilder aufgrund unterschiedlicher Absorption durch verschiedene Gewebe. Details: Zusammenspiel von Röntgenröhre und Detektor Absorptionsgesetz: \( I = I_0 \, e^{-\mu x} \) Beugung und Streuung vernachlässigt Bildkontraste resultieren aus unterschiedlicher Gewebedichte H...

CT Reconstruction - Cheatsheet

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CT Reconstruction - Exam
CT Reconstruction - Exam Aufgabe 1) Im Rahmen eines CT-Scans wird ein Röntgenbild erstellt, indem die Röntgenstrahlen durch den Körper des Patienten geschickt werden und dann von einem Detektor auf der anderen Seite erfasst werden. Hierbei basiert das Prinzip auf der unterschiedlichen Absorption der Röntgenstrahlen durch verschiedene Gewebearten, was zu Bildkontrasten führt. Ein Zusammenhang wird ...

CT Reconstruction - Exam

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Wie wird der Bildkontrast bei der Röntgentechnologie erzeugt?

Was beschreibt das Absorptionsgesetz in der Röntgentechnologie?

Was ist die Hounsfield-Skala?

Was beschreibt die Radon-Transformation?

Was ermöglicht die Radon-Transformation in der Computertomographie (CT)?

Was ist der Zweck der Filtered-Backprojection?

Was ist eine grundlegende Charakteristik von Iterativen Rekonstruktionsalgorithmen?

Wie starten Iterative Rekonstruktionsalgorithmen ihre Berechnungen?

Was beschreibt der Fehlerausdruck \(\text{argmin}_x \|Ax - b\|_2^2 + \lambda R(x)\) in Iterativen Rekonstruktionsalgorithmen?

Was ist Bildrauschen und wie kann es reduziert werden?

Welche Arten von Artefakten gibt es in CT-Bildern und wie entstehen sie?

Was sind Ringartefakte und wie entstehen diese?

Was ist das grundlegende Prinzip der CT-Rekonstruktion?

Welche Technologie wird bei der CT-Rekonstruktion verwendet?

Was ermöglicht das Post-Processing bei der CT-Rekonstruktion?

Wie tragen neuronale Netzwerke zur Bildrekonstruktion bei?

Was ist ein Vorteil des Einsatzes von KI bei der CT-Bildrekonstruktion?

Warum sind große Mengen an annotierten Bilddaten notwendig?

Was ist ein Maß für das Verhältnis von Nutzsignal zu Störsignal?

Wie lautet die Formel für das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) in dB?

Welche Faktoren beeinflussen das Signal-Rausch-Verhältnis (SNR)?

Welche Komponente eines CT-Scanners erzeugt Röntgenstrahlung?

Wie werden die elektrischen Signale für die Rekonstruktion der CT-Bilder generiert?

Welches Element des CT-Scanners rotiert um den Patienten?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um CT Reconstruction an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Einführung in die CT-Technologie

In diesem Teil der Vorlesung erhältst Du eine grundlegende Einführung in die Technologie der Computertomographie (CT). Du lernst die physikalischen Prinzipien und technischen Komponenten kennen, die der CT zugrunde liegen.

  • Grundlagen der Röntgentechnologie
  • Technische Komponenten eines CT-Scanners
  • Physikalische Prinzipien der Bildentstehung
  • Geschichte und Entwicklung der CT-Technologie
  • Vergleich mit anderen bildgebenden Verfahren
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02
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Algorithmen zur Bildrekonstruktion

In diesem Abschnitt werden die wichtigsten Algorithmen zur Rekonstruktion von CT-Bildern erläutert. Der Schwerpunkt liegt auf den mathematischen Grundlagen und Implementierungen.

  • Fourier-Transformation und ihre Anwendung
  • Radon-Transformation und Filtered-Backprojection
  • Iterative Rekonstruktionsalgorithmen
  • Regularisierungstechniken
  • Optimierungsverfahren und Konvergenzkriterien
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03
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Qualitätsbewertung von CT-Bildern

Dieser Teil beschäftigt sich mit den Methoden und Kriterien zur Bewertung der Qualität von CT-Bildern. Du erhältst einen Einblick in die verschiedenen Metriken und Verfahren zur Analyse und Verbesserung der Bildqualität.

  • Bildrauschen und Artefakte
  • Messung der Auflösung und Kontrast
  • Qualitätsmetriken wie Signal-Rausch-Verhältnis (SNR)
  • Techniken zur Bildverbesserung
  • Klinische Kriterien zur Bildbewertung
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04
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Anwendungen in der Medizin

Hier lernst Du die vielfältigen medizinischen Anwendungen der CT-Scanning-Technologie kennen. Der Fokus liegt auf den diagnostischen und therapeutischen Einsatzgebieten.

  • Diagnostische Anwendungen in der Radiologie
  • CT in der Onkologie
  • Interventionelle Anwendungen
  • Planung und Überwachung von Behandlungen
  • Integration mit anderen medizinischen Bildgebungsverfahren
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05
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Fortgeschrittene Rekonstruktionsmethoden

Dieser Abschnitt behandelt fortgeschrittene Techniken und Entwicklungen in der Bildrekonstruktion. Du wirst mit innovativen Ansätzen und den neuesten Forschungstrends vertraut gemacht.

  • Deep Learning und künstliche Intelligenz in der Bildrekonstruktion
  • Model-basierte Rekonstruktionsmethoden
  • Hybridverfahren und multimodale Rekonstruktion
  • Verbesserung der Rekonstruktionsgeschwindigkeit
  • Zukünftige Trends und Herausforderungen
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Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

CT Reconstruction an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Die Vorlesung zur CT-Rekonstruktion an der Universität Erlangen-Nürnberg richtet sich an Informatik-Studierende und bietet einen umfassenden Einblick in die Computertomographie (CT). Im Rahmen der Vorlesung erlernst Du die Grundlagen und fortgeschrittene Methoden der Bildrekonstruktion, wie sie in medizinischen Anwendungen zum Einsatz kommen. Ergänzt wird die Vorlesung durch begleitende Übungen, in denen die Theorie praktisch vertieft wird. Am Ende des Semesters überprüfst Du Dein erlerntes Wissen in einer schriftlichen Prüfung. Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Studienleistungen: Schriftliche Prüfung am Ende des Semesters.

Angebotstermine: Wintersemester

Curriculum-Highlights: Einführung in die CT-Technologie, Algorithmen zur Bildrekonstruktion, Qualitätsbewertung von CT-Bildern, Anwendungen in der Medizin, Fortgeschrittene Rekonstruktionsmethoden

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.

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