Bildanalyse und Visualisierung in Diagnostik und Therapie

• Methoden und Algorithmen zur Analyse und Visualisierung medizinischer Bilddaten unter Einbeziehung aktueller Forschungsarbeiten im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung. Im Einzelnen werden folgende Methoden und Algorithmen vorgestellt

• Datengetriebene Segmentierung multispektraler Bilddaten

• Random Decision Forests für die Segmentierung medizinischer Bilddaten

• Convolutional Neural Networks und Deep Learning in der medizinischen Bildverarbeitung

• Live-Wire-Segmentierung

• Segmentierung mit aktiven Konturmodellen und deformierbaren Modellen

• Level-Set-Segmentierung

• Statistische Formmodelle

• Grundlagen der Bildregistrierung

• Atlasbasierte Segmentierung und Multi-Atlas-Segmentierung mittels nicht-linearer Registrierung

• Visualisierungstechniken in der Medizin

• Direktes Volumenrendering

• Indirektes Volumenrendering, Ray Tracing, Ray Casting

• Haptische 3D-Interaktionen in virtuellen Körpern

• Virtual Reality Techniken mit medizinischen Beispielanwendungen

Pflichtvorlesung für Masterstudiengang Medizinische Informatik und MML