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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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Diagnostic Medical Image Processing - Exam
Diagnostic Medical Image Processing - Exam Aufgabe 1) Du arbeitest als Informatiker in einem Krankenhaus und bist für die Implementierung und Wartung von Bildverarbeitungssoftware für diagnostische Anwendungen zuständig. Eines der Geräte, an dem du arbeitest, ist ein Magnetresonanztomograph (MRT), der zur Abbildung von Weichteilstrukturen im Körper verwendet wird. Deine Aufgabe beinhaltet die Verb...

Diagnostic Medical Image Processing - Exam

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Diagnostic Medical Image Processing - Cheatsheet
Diagnostic Medical Image Processing - Cheatsheet Technologien der Bildgebung: Röntgen, MRT, Ultraschall Definition: Technologien zur Erfassung und Darstellung von Körperstrukturen in der Medizin. Details: Röntgen: Nutzung von ionisierender Strahlung zur Durchleuchtung des Körpers. MRT: Magnetresonanztomographie, nutzt starke Magnetfelder und Radiowellen zur Bildgebung von Weichteilen. Ultraschall:...

Diagnostic Medical Image Processing - Cheatsheet

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Was ist die grundlegende Funktionsweise von Röntgenstrahlung in der medizinischen Bildgebung?

Welche Technologie verwendet starke Magnetfelder und Radiowellen?

Welche Bildgebungstechnologie verwendet hochfrequente Schallwellen?

Was ist der Zweck von Rauschunterdrückungstechniken in der Bildvorverarbeitung?

Welche Technik verwendet einen Medianwert, um Ausreißer in einem Bild zu entfernen?

Wie unterdrückt die Wavelet-Transformation Rauschen?

Was ist Histogrammausgleich?

Welche mathematische Grundlage hat der Histogrammausgleich?

Welche Anwendungsmöglichkeiten gibt es für den Histogrammausgleich?

Was ist das Schwellwertverfahren zur Segmentierung?

Welches Verfahren kann zur automatischen Schwellwertwahl im Schwellwertverfahren eingesetzt werden?

Welcher Nachteil ist mit dem Schwellwertverfahren zur Segmentierung verbunden?

Was ist die Hauptaufgabe von Klassifizierungsalgorithmen wie k-NN, SVM und neuronale Netze?

Welche Methode verwendet k-NN, um die Zugehörigkeit zu einer Klasse zu berechnen?

Wofür werden neuronale Netze typischerweise verwendet?

Was versteht man unter der Qualitätssicherung und Kalibrierung von Bildgebungssystemen?

Welche Maßnahmen fallen unter die Qualitätssicherung von Bildgebungssystemen?

Welche Tests werden bei der Kalibrierung von Bildgebungssystemen durchgeführt?

Was ist der Zweck von morphologischen Operationen in der Bildsegmentierung?

Welche morphologische Operation wird zur Verschmelzung benachbarter Bereiche verwendet?

Was ist die Öffnung in der Morphologie?

Was ist der Prozess der Merkmalserkennung und -extraktion in der Bildklassifikation?

Welche Techniken werden zur Merkmalserkennung und -extraktion verwendet?

Was sind wichtige Schritte im Prozess der Merkmalserkennung und -extraktion?

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Diese Konzepte musst du verstehen, um Diagnostic Medical Image Processing an der Universität Erlangen-Nürnberg zu meistern:

01
01

Bildaufnahmeverfahren

Die Vorlesung behandelt detailliert die Methoden und Technologien zur Aufnahme medizinischer Bilder. Verschiedene Modalitäten und deren physikalische Prinzipien stehen im Fokus.

  • Technologien wie Röntgen, MRT und Ultraschall
  • Physikalische Grundlagen der Bildgebung
  • Vorteile und Einschränkungen der jeweiligen Modalitäten
  • Anwendungsgebiete in der Diagnostik
  • Datenformate und Bildrepräsentation
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Bildvorverarbeitung

Hier werden Techniken zur Verbesserung und Vorbereitung medizinischer Bilder für die weitere Analyse behandelt. Ziel ist es, die Bildqualität zu optimieren.

  • Rauschunterdrückungstechniken
  • Histogrammausgleich zur Kontrastverbesserung
  • Glättung und Filterung von Bilddaten
  • Kantenverstärkung zur Detailverbesserung
  • Normalisierung und Standardisierung von Bilddaten
Karteikarten generieren
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Segmentierung

Die Segmentierung ist ein grundlegender Schritt, um relevante Strukturen aus medizinischen Bildern zu extrahieren. Verschiedene Ansätze und Algorithmen werden diskutiert.

  • Schwellenwertverfahren und deren Anwendung
  • Regionenwachstum und -zusammenführung
  • Kantendetektion und -analyse
  • Morphologische Methoden der Bildsegmentierung
  • Einsatz von maschinellem Lernen in der Segmentierung
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Bildklassifikation

Dieser Abschnitt fokussiert auf Methoden zur Klassifikation von medizinischen Bildern. Automatisierte Identifikation und Klassifizierung von Krankheitsbildern wird behandelt.

  • Merkmalserkennung und -extraktion
  • Klassifizierungsalgorithmen wie k-NN, SVM, und neuronale Netze
  • Validierung und Evaluierung der Klassifizierungsergebnisse
  • Überwachung und unbeaufsichtigtes Lernen
  • Anwendungsszenarien und Praktische Beispiele
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Qualitätssicherung in der medizinischen Bildverarbeitung

Qualitätssicherung ist essenziell, um verlässliche Diagnosen zu gewährleisten. Diese Einheit deckt Methoden zur Sicherstellung und Überprüfung der Bildqualität ab.

  • Validierung und Kalibrierung von Bildgebungssystemen
  • Evaluierung der Bildverarbeitungsprozesse
  • Erstellung und Nutzung von Testdatensätzen
  • Standardisierung und gesetzliche Vorgaben
  • Techniken zur kontinuierlichen Verbesserung der Bildqualität
Karteikarten generieren

Alles Wichtige zu diesem Kurs an der Universität Erlangen-Nürnberg

Diagnostic Medical Image Processing an Universität Erlangen-Nürnberg - Überblick

Der Kurs 'Diagnostic Medical Image Processing', angeboten von der Universität Erlangen-Nürnberg, richtet sich an Studierende der Informatik und vermittelt fundierte Kenntnisse in der medizinischen Bildverarbeitung. Im Rahmen dieser Vorlesung wirst Du verschiedene Bildaufnahmeverfahren erlernen und Methoden zur Bildvorverarbeitung sowie Segmentierung und Klassifikation von Bilddaten kennenlernen. Darüber hinaus liegt ein Schwerpunkt der Vorlesung auf der Qualitätssicherung in der medizinischen Bildverarbeitung. Dieser Kurs bereitet Dich optimal auf die Anforderungen und Herausforderungen dieses Fachgebiets vor.

Wichtige Informationen zur Kursorganisation

Kursleiter: Prof. Dr.

Modulstruktur: Die Vorlesung umfasst 4 Semesterwochenstunden, aufgeteilt in 2 SWS Vorlesung und 2 SWS Übung.

Studienleistungen: Am Ende des Semesters gibt es eine schriftliche Prüfung.

Angebotstermine: Das Modul wird im Wintersemester angeboten.

Curriculum-Highlights: Bildaufnahmeverfahren, Bildvorverarbeitung, Segmentierung, Bildklassifikation, Qualitätssicherung in der medizinischen 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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