TU Wien:Methods for Data Generation and Analytics in Medicine and Life Sciences VU (Raidou)

Daten

Zuordnungen

Bachelorstudium Informatik	Modul Methods for Data Generation and Analytics in Medicine and Life Sciences (Breite Wahl)
Bachelorstudium Medizinische Informatik	Modul Medizin (Pflichtfach)
Masterstudium Biomedical Engineering	Modul Modul: Advances in Mathematical & Computational Biology

Inhalt

Basics der Computergrafik und Vision

Segmentation

Volume Rendering

Bildgebungstechniken

Biochemie/Analytik/Omics

Datascience

Machine Learning

Machine Learning/AI in Chemie

Visual Analytics/Visualization

AI Ethics (Professor war im WS2025 verhindert und VO entfiel. Folien wurden hochgeladen aber waren nicht Prüfungsrelevant)

Ablauf

2 VOs die Woche. 1x á 2 Stunden und 1 á 3 Stunden, so weit ich weiß alle auf englisch

dazu begleitend 6 Gruppenübungen

eine Exkursion an die Meduni ins Anatomie Institut

2-3 Gastvorlesungen wo am Ende das Stellen einer Frage mit Bonuspunkten gefördert werden soll.

und ein Tuwel-Test am Ende des Semesters, welcher auf den PCs im Inflab abgehalten wird.

Benötigte/Empfehlenswerte Vorkenntnisse

einmal mit Python/Jupyter Notebooks gearbeitet zu haben und Biologie auf Maturaniveau sicher ein Plus aber nachdem diese LVA für das 3. Semester gedacht ist wird recht wenig vorrausgesetzt.

Vortrag

Im Informatik Curriculum sicher einer der LVAs mit den meisten Vortragenden. Die Main-Parts macht Prof. Raidou, die sich sehr Mühe gibt die Studierenden für die Themen zu begeistern. Noch dazu ein sehr lieber Mensch also obwohl der Stoff für die, die schon EVC gemacht haben oder generell sehr Medizin-interessiert sind teils nichts neues ist und das Tempo schneller sein könnte, definitiv einen Besuch wert. Bei den anderen Vortragenden ist dies etwas abwechslungsreich. Prof. Raidou ist die einzige, die konsequent alle Vorlesungen (versucht) zu streamen und aufzunehmen aber in bei der ersten Vorlesung erwähnt sie auch, dass sie nicht für die anderen garantieren kann.

Die (Bio)-Chemie Teile machen zwei Professoren (Marchetti-Deschmann und Ramer) von der Chemie Fakultät und bei diesen Vorlesungen kann man sich wirklich vom Umfang des Stoffs auf etwas gefasst machen. Gibt sicher Leute die naturwissenschaftlich versiert sind und da hinterherkommen, aber die meisten werden zumindest aus dem Vortrag wenig mitnehmen weil sich der Inhalt sehr schnell in der Komplexität vertieft.

Hanbury ist etwas trocken und in Richtung Gesetzgebung, als Nativ spricht er ein englisch, welchem man leicht folgen kann.

Miksch hat SEHR viele Folien und zeigt großteils Beispiele von Visualisierungen, aber man muss sich für den Test eigentlich nur dieses Dreieck merken und der Rest ist zum Glück sehr intuitiv (was sie auch mal erwähnt hat)

Hermosilla auch ein wahnsinnig netter Prof., er erzählt etwas zu Machine Learning und AI mit schwerem Fokus auf AI in der Computer Vision. Sein Vortrag ist ein gekürzter Ausschnitt aus 1-2 Vorlesungen aus der Grundlagen der Computer Vision VU, welche er zeitgleich macht. Im Fall WS2025 war der Inhalt den er in Methods gemacht hat eine Woche später in GCV dran, also wer beide Besucht hat, hatte in GCV dann quasi die extended Version. Hermosilla fragt aktiv in die Runde und nimmt gerne Leute dran also obwohl es dafür keine Punkte oder Abzüge gibt etwas richtig oder falsch zu beantworten kann es unangenehm werden, wenn sich niemand meldet und er jemand X-beliebigen plötzlich eine Frage stellt.

Heid hat ein bisschen eine Nische also Machine Learning in Chemie. Sehr interessantes Thema und ein durchaus guter Vortrag

Eine/r der/die angekündigte/r Gastvortragende ist in WS2025 leider ausgefallen.

Als zweite Gastvorlesung hatten wir zwei Mitarbeiter von Siemens, die über die aktuellen Entwicklungen in der Medizintechnik reden sowie einen Professor aus den Niederlanden, zu Datascience in der Medizininformatik.

Übungen

6 Übungen in 3er Gruppen (nachdem es in diesem Semester so viele Anmeldungen gab, dass die Tutoren nicht mit jeweils einzelnen Abgaben fertig geworden wären)

Prüfung, Benotung

Abwesenheit bei der Exkursion und Gastvorträgen (natürlich unentschuldigt) hatte Punkteabzug als Folge.

Fragen stellen bei den Gastvorträgen gab Bonuspunkte.

Tuwel-Test im Inflab mit Multiple Choice, Single Choice und Open Question Fragen (keine Fragen zu wirklchen Implementierungen oder Code). Wurde aufgrund der vielen Teilnehmenden auf zwei Zeitslots aufgeteilt. Jede/r Vortragende/r hat ca. 2 Fragen beigesteuert. Raidou natürlich mehr, da sie mehr Vorträge hatte. Test war sehr machbar, wenige Fragen auf Verständnis (bei Theoriestoff auf schwierig), man kommt leider nicht ums Auswendig lernen, wobei bei manchen Fragen es sehr oberflächlich blieb, waren wiederum manche (Biochemie) sehr spezifisch.

Dauer der Zeugnisausstellung

noch offen

Zeitaufwand

Für 6 ECTS angemessen. Kann sich mit LLMs viel bei den Übungen machen lassen, was natürlich ordentlich Zeit spart. Ist auch generell etwas weniger praktischer Aufwand als wie bei anderen LVAs weil es hier doch 5 Stunden VO in der Woche sind.

Unterlagen

keine

Tipps

Vorträge besuchen, mitschreiben muss man nicht, da die Folien imo doch gut zum lernen sind (mit Ausnahme von Prof. Miksch, die habe ich zum Lernen 1x durchgescrollt, aber das hat gereicht)

Highlights / Lob

Prof. Raidou hat sich wirklich große Mühe gegeben den Studierenden etwas interessantes und abwechslungsreiches zu bieten was man während des Semesters durchaus merkt. Die Exkursion am Ende ist auch sehr sehr spannend.

Verbesserungsvorschläge / Kritik

Hoffentlich wird die VO in Zukunft nicht mehr in diesem kleinen Seminarraum im 5. Stock gehalten.

Materialien

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E

• Exam 2025-01-27(9-12h).pdf (details)
• Examquestions MEGA.pdf (details)

W

• WS24 Questions.pdf (details)