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Biomedizinische Signal- und Bildverarbeitung

Modulbezeichnung:
Bezeichnung des Moduls innerhalb des Studiengangs. Sie soll eine präzise und verständliche Überschrift des Modulinhalts darstellen.
Biomedizinische Signal- und Bildverarbeitung
Modulbezeichnung (engl.): Biomedical Signal and Image Processing
Studiengang:
Studiengang mit Beginn der Gültigkeit der betreffenden ASPO-Anlage/Studienordnung des Studiengangs, in dem dieses Modul zum Studienprogramm gehört (=Start der ersten Erstsemester-Kohorte, die nach dieser Ordnung studiert).
Biomedizinische Technik, Master, ASPO 01.04.2014
Code: BMT1822
SAP-Submodul-Nr.:
Die Prüfungsverwaltung mittels SAP-SLCM vergibt für jede Prüfungsart in einem Modul eine SAP-Submodul-Nr (= P-Nummer). Gleiche Module in unterschiedlichen Studiengängen haben bei gleicher Prüfungsart die gleiche SAP-Submodul-Nr..
P213-0099, P213-0100
SWS/Lehrform:
Die Anzahl der Semesterwochenstunden (SWS) wird als Zusammensetzung von Vorlesungsstunden (V), Übungsstunden (U), Praktikumsstunden (P) oder Projektarbeitsstunden (PA) angegeben. Beispielsweise besteht eine Veranstaltung der Form 2V+2U aus 2 Vorlesungsstunden und 2 Übungsstunden pro Woche.
3V+2P (5 Semesterwochenstunden)
ECTS-Punkte:
Die Anzahl der Punkte nach ECTS (Leistungspunkte, Kreditpunkte), die dem Studierenden bei erfolgreicher Ableistung des Moduls gutgeschrieben werden. Die ECTS-Punkte entscheiden über die Gewichtung des Fachs bei der Berechnung der Durchschnittsnote im Abschlusszeugnis. Jedem ECTS-Punkt entsprechen 30 studentische Arbeitsstunden (Anwesenheit, Vor- und Nachbereitung, Prüfungsvorbereitung, ggfs. Zeit zur Bearbeitung eines Projekts), verteilt über die gesamte Zeit des Semesters (26 Wochen).
6
Studiensemester: 1
Pflichtfach: ja
Arbeitssprache:
Deutsch
Prüfungsart:
Teilleistungen

[letzte Änderung 21.08.2013]
Verwendbarkeit / Zuordnung zum Curriculum:
Alle Studienprogramme, die das Modul enthalten mit Jahresangabe der entsprechenden Studienordnung / ASPO-Anlage.

BMT1822 (P213-0099, P213-0100) Biomedizinische Technik, Master, ASPO 01.04.2014 , 1. Semester, Pflichtfach

geeignet für Austauschstudenten mit learning agreement
Arbeitsaufwand:
Der Arbeitsaufwand des Studierenden, der für das erfolgreiche Absolvieren eines Moduls notwendig ist, ergibt sich aus den ECTS-Punkten. Jeder ECTS-Punkt steht in der Regel für 30 Arbeitsstunden. Die Arbeitsstunden umfassen Präsenzzeit (in den Vorlesungswochen), Vor- und Nachbereitung der Vorlesung, ggfs. Abfassung einer Projektarbeit und die Vorbereitung auf die Prüfung.

Die ECTS beziehen sich auf die gesamte formale Semesterdauer (01.04.-30.09. im Sommersemester, 01.10.-31.03. im Wintersemester).
Die Präsenzzeit dieses Moduls umfasst bei 15 Semesterwochen 75 Veranstaltungsstunden (= 56.25 Zeitstunden). Der Gesamtumfang des Moduls beträgt bei 6 Creditpoints 180 Stunden (30 Std/ECTS). Daher stehen für die Vor- und Nachbereitung der Veranstaltung zusammen mit der Prüfungsvorbereitung 123.75 Stunden zur Verfügung.
Empfohlene Voraussetzungen (Module):
Keine.
Als Vorkenntnis empfohlen für Module:
Modulverantwortung:
Prof. Dr. Dr. Daniel Strauß
Dozent/innen:
Prof. Dr. Dr. Daniel Strauß


[letzte Änderung 10.11.2013]
Lernziele:
Die Studierenden haben ein vertieftes Wissen in der biomedizinische Signal und Bildverarbeitung. Sie können Methoden der Zeit-Frequenzanalyse sowie moderne Verfahren der digitalen/multiraten Signalverarbeitung für eine Vielzahl von biomedizinischen Signalen und Bildern anwenden und erweitern. Die Studierenden sind in der Lage sich selbstständig Transformationen zu entwerfen und für das individuelle Problem anzupassen. Sie können selbst Systeme zur Signalerkennung entwerfen und haben die effiziente Implementierung in moderne Signalverarbeitungsarchitekturen kennen gelernt.
 
Dieses Modul wird in Zusammenarbeit mit der Klinik und Poliklinik für Hals-, Nasen- und Ohrenkrankheiten sowie der Inneren Medizin III (Kardiologie/Angiologie) der Universitätskliniken des Saarlandes angeboten, welche das Datensubstrat für viele praktische Beispiele liefern.

[letzte Änderung 10.11.2013]
Inhalt:
1. Zeit-Frequenzanalyse / Skalenraumanalyse
1.1 Grenzen der Fourier Transformation
1.2 Gefensterte Fourier-Transformation
1.3 Unschärferelation
1.4 Wavelet Transformation
1.5 Multiskalenanalyse des L^2(R)
1.6 Wavelet Frames (Überblick)
2. Multiraten Filterbänke
2.1 Grundoperationen der Multiraten Signalverarbeitung
2.2 Polyphasendarstellungen
2.3 Zwei-Kanal-Filterbänke
2.4 Paraunitäre Filterbänke
3. Orthogonalzerlegungen in l^2(Z)
3.1 Orthogonale Basen durch paraunitäre Filterbänke
3.2 Parallelstrukturierte Filterbänke
3.3 Strukturierte Zerlegung des l^2(Z)
3.4 Effiziente Implementierungen
3.5 Biosignal-adaptives Design von Basen für l^2(Z)
3.6 Diskrete Wavelet und Wavelet Packet-Transformation
3.7 Überabgetastete Filterbänke und Frames
3.8 Anwendungsbeispiele in der Biosignalkompression
4. Bildverarbeitung
4.1 Grundoperationen der Bildverarbeitung
4.2 Separable Filterbänke
4.3 Nichtlineare und anisotrope Filtermodelle
4.4 Nichtlokale Patchbasierte Methoden
5. Aktuelle Trends und Anwendungen der Biosignal- und Bildverarbeitung

[letzte Änderung 10.11.2013]
Weitere Lehrmethoden und Medien:
Tafel, digitaler Projektor, Software

[letzte Änderung 10.11.2013]
Literatur:
Azizi, S.A.: Entwurf und Realisierung digitaler Filter, Oldenbourg, 1990
Bruce, E.N.: Biomedical Signal Processing and Signal Modeling, John Wiley & Sons, 2001
Daubechies, I.: Ten Lectures on Wavelets, SIAM, 1992
Mallat, S.: A Wavelet Tour of Signal Processing, Academic Press, 1999
Mertins, A.: Signaltheorie, ?, 1996
Oppenheim, A. V.; Schafer, R. W.: Zeitdiskrete Signalverarbeitung, Oldenbourg, 1999
Price, K.V.; Storn, R.; Lampinen, J.: Differentail Evolution: A Practical Approach to Global Optimization, Springer, 2005
Ripley, B.D.: Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press, 1996
Schölkopf, B.; Smola, A.J.: Learning with Kernels: Support vector Machinces, Regularization, Optimization and Beyond, MIT Press, 2002
Semmlow, J.L.: Biosignal and Biomedical Image Processing, Marcel Dekker, 2004
Strang, G.; Nguyen, T.: Wavelets and Filter Banks, Wellesley-Cambridge Press, 1996
Vaidyannathan, P.P.: Multirate Systems and Filter Banks, Prentice Hall, 1990
Vetterli, M; Kovacevic, J.: Wavelets and Subband Coding, Prentice Hall, 1995
Weickert, J.: Anisotropic Diffusion in Image Processing, Teubner, 1998
Wickerhauser, M.V.: Adaptive Wavelet Analysis, Vieweg, 1993

[letzte Änderung 10.11.2013]
 
[Sat Dec 28 09:20:47 CET 2024, CKEY=bbsubb, BKEY=bmtm2, CID=BMT1822, LANGUAGE=de, DATE=28.12.2024]