TU Wien:Medizinische Bildverarbeitung LU (Langs)
- Medizinische Bildverarbeitung UE (Langs) (TU Wien, 0 Materialien)
- Medizinische Bildverarbeitung VO (Langs) (TU Wien, 21 Materialien)
- Medizinische Bildverarbeitung VO (Sablatnig) (TU Wien, 0 Materialien)
- Medizinische Bildverarbeitung LU (Langs) (TU Wien, veraltet, 8 Materialien)
- Medizinische Bildverarbeitung UE (Sablatnig) (TU Wien, veraltet, 0 Materialien)
Daten[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
| Vortragende | Georg Langs |
|---|---|
| ECTS | 3 |
| Links | Homepage |
| Masterstudium Medizinische Informatik |
Inhalt[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Implementierung von 2 Beispielen in Matlab.
Im SS 2009 waren das:
- PCA (Hauptkomponentenanalyse)
- Bildsegmentierung mittels Graph Cuts
Im SS 2011 waren das:
- PCA
- Analyse von fMRI Daten
Ablauf[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Die LVA findet geblockt im Mai statt (SS 2009). Die Beispiele werden auch erst mit Beginn der VO (die im gleichen Zeitraum geblockt stattfindet), in der diese Themen ebenfalls besprochen werden, veröffentlicht.
Man hat dann für jedes Beispiel etwa 2 Wochen Zeit, um es in 2er-Gruppen auszuarbeiten. Im PRIP-Labor gibt es wöchentliche Termine, wo man an seinen Beispielen arbeiten oder offene Fragen mit dem betreuenden Assistenten besprechen kann. Anwesenheitspflicht gibt es dabei aber nicht (mit Ausnahme der ersten Einheit, wo die Gruppen gebildet werden). Man kann also die Übungsbeispiele auch von zu Hause aus erledigen.
Am Ende der LVA gibt es noch einen schriftlichen Test, der aber kein Problem darstellen sollte, wenn man sich mit den Beispielen beschäftigt hat.
Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Matlab-Kenntnisse sind vorteilhaft. Unbedingt notwendig, so wie das auf der Homepage angekündigt ist, sind sie nicht. Es werden einerseits im PRIP-Labor in der ersten Einheit die wichtigsten Matlab-Funktionen erklärt, andererseits lernt man es aber auch von selbst relativ schnell, da es wirklich intuitiv und einfach ist, wenn man schon in anderen Sprachen programmiert hat.
Vorher schon einmal von der PCA gehört zu haben (z.B. in Neural Computation) schadet auch nicht. Unbedingt notwendig sind dagegen gute Kenntnisse in der Matrix- und Vektoralgebra.
Vortrag[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Ich war nur in der ersten Stunde im PRIP-Labor anwesend, aber soweit ich es beurteilen kann, war der Vortrag sehr gut (Anmerkung: Im Labor gibt es nur normale Tutoren-Frage Stunden, keinen Vortrag).
Übungen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
2 Übungsbeispiele. Arbeitsaufwand für das 1. Beispiel sind etwa 10 Stunden, für das zweite etwa 20 (insgesamt, nicht pro Gruppenmitglied).
Prüfung, Benotung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Der Abschlusstest besteht im Wesentlichen aus Plots und Grafiken, in denen man irgendwas einzeichnen soll. Auch ein paar Textfragen, wo man ganz kurz etwas begründen oder erklären soll, kommen vor. Der Test zählt 30%, die Übungsbeispiele 70% (20% für das 1. und 50% für das 2. Beispiel). Es müssen Test und Beispiele jeweils für sich positiv sein.
Dauer der Zeugnisausstellung[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
SS09: Prüfung 17.06.2009, Zeugnisausstellung 25.08.2009 (über 2 Monate)
Zeitaufwand[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Zwar nicht ganz vernachlässigbar, im Hinblick auf die Anzahl der ECTS-Punkte eher gering.
Unterlagen[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
Links zu Online-Tutorials (mit Videos) zu Matlab
Tipps[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
- Rechtzeitig mit den Beispielen anfangen
- Wie bei jeder Gruppenarbeit: Einen Gruppenpartner suchen, von dem man weiß, dass er auch gewillt ist mitzuarbeiten
Verbesserungsvorschläge / Kritik[Bearbeiten | Quelltext bearbeiten]
noch offen