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  Medizintechnik II (MT2)

Lecturer
Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier

Details
Vorlesung
4 cred.h, ECTS studies, ECTS credits: 3,75
für Anfänger geeignet, Sprache Deutsch, This course will be held online until the coronavirus pandemic is contained to such an extent that the Bavarian state government can allow face-to-face teaching again. The exercises will start in the second week (26.-30.4.). The lecture videos can be found at https://www.video.uni-erlangen.de/course/id/1022 and all further information can be found on studon https://www.studon.fau.de/crs2961834.html
Time and place: Wed 12:15 - 13:45, H4; Thu 10:15 - 11:45, H4

Fields of study
PF MT-BA 2

Contents
Die Vorlesung MT2 richtet sich an Studierende des Studiengangs Medizintechnik und zählt dort zu den Grundlagenvorlesungen im Bereich Informatik. Methoden und Geräte, welche die Anatomie und Funktion des Körpers für die Diagnose und Therapie aufarbeiten und darstellen, werden erklärt. Ein Schwerpunkt liegt auf dem Verständnis und der Anwendung von Grundalgorithmen der medizinischen Bildverarbeitung, wie beispielsweise Segmentierung, Filterung und Bildrekonstruktion. Die vorgestellten Modalitäten beinhalten Röntgensysteme, Computertomographie (CT), Magnetresonanztomographie (MRT), Optische Kohärenztomographie (OCT) und Ultraschall (US).

Recommended literature
  • Olaf Dössel: Bildgebende Verfahren in der Medizin: Von der Technik zur medizinischen Anwendung, Springer, 1999.
  • Arnulf Oppelt: Imaging Systems for Medical Diagnostics, Publicis Kommunikations AG, Erlangen, 2005

ECTS information:
Credits: 3,75

Additional information
Expected participants: 108, Maximale Teilnehmerzahl: 160
www: https://www.studon.fau.de/crs2961834.html

Assigned lectures
UE: Medizintechnik II Rechnerübung
Lecturer: Stephan Seitz, M. Sc.
www: https://www.studon.fau.de/crs2961834.html
UE: Medizintechnik II Tafelübung
Lecturer: Stephan Seitz, M. Sc.
www: https://www.studon.fau.de/crs2961834.html

Verwendung in folgenden UnivIS-Modulen
Startsemester SS 2020:
Medizintechnik II (MT2)

Department: Chair of Computer Science 5 (Pattern Recognition)
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