Bildgebende Messverfahren in Medizin und Technik – Bildgebende Systeme
Die Vorlesung „Bildgebende Messverfahren in Medizin und Technik“ am Lehrstuhl für Messtechnik der Universität Rostock vermittelt die physikalischen, technischen und mathematischen Grundlagen moderner bildgebender Verfahren.
Die Veranstaltung behandelt den Weg von der physikalischen Signalerzeugung bis zur rekonstruierten Bildinformation.
Im Mittelpunkt stehen die grundlegenden Prinzipien bildgebender Systeme: Wie entstehen aus physikalischen Messsignalen diagnostisch nutzbare Bilder, welche Informationen enthalten sie, und welche Grenzen ergeben sich durch Physik, Sensorik und Rekonstruktion? Behandelt werden unter anderem Röntgentechnik, Systemtheorie abbildender Systeme, Computertomographie, nuklearmedizinische Verfahren, Ultraschall, Grundlagen der MR-Tomographie sowie moderne Verfahren wie das Magnetic Particle Imaging (MPI).
Ein zentrales Lernziel der Veranstaltung ist es, bildgebende Systeme nicht nur als medizinische Geräte, sondern als technische Messsysteme zu verstehen. Die Studierenden sollen erkennen, wie Messsignale entstehen, wie diese mathematisch beschrieben werden können und wie Rekonstruktionsverfahren die spätere Bildqualität beeinflussen. Dazu gehören Auflösung, Kontrast, Rauschen, Artefakte sowie die Bewertung von Sensitivität und Informationsgehalt.
In der Übung werden interaktive Pluto-Notebooks in Julia eingesetzt, in denen die zentralen Prozesse der physikalischen Messsignalerzeugung simuliert werden. Die Studierenden modellieren Projektionsdaten, Feldverteilungen oder Signalketten verschiedener Modalitäten und nutzen diese Daten anschließend, um Bildrekonstruktionsmethoden zu entwickeln, zu vergleichen und hinsichtlich ihrer Qualität zu bewerten.
Durch die direkte Verbindung von Simulation und Rekonstruktion entsteht ein tiefes Verständnis für die gesamte Bildgebungskette – von der physikalischen Messung bis zum finalen Bild. Die unmittelbare Rückmeldung der Notebooks unterstützt dabei ein eigenständiges, schrittweises Lernen und fördert sowohl mathematisches Verständnis als auch algorithmisches Denken.
Kurzinfo
| Dozenten | Prof. Mathias Gräser, Prof. Nils Damaschke |
| Modulniveau & LP | Mastermodul • 6 Leistungspunkte |
| Angebot & Dauer | Wintersemester • ein Semester |
| Umfang | Vorlesung 3 SWS |
| Abschluss | mündliche Prüfung |
| Sprache | Deutsch |
