LZ-PIN 40083: Unterschied zwischen den Versionen

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|LZ-ID=1.5.2.2
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|Beschreibung-DE=Sie können verschiedene Methoden der Segmentierung* der Clusteranalyse und der statistischen Mustererkennung unterscheiden und anhand der implizit verwendeten* unterschiedlichen Modellannahmen und Eigenschaften charakterisieren. Sie sind in der Lage* diese Verfahren zur Segmentierung medizinischer multispektraler Bilddaten sowie zur Objekterkennung einzusetzen.
|Beschreibung-DE=Sie können verschiedene Methoden der Segmentierung, der Clusteranalyse und der statistischen Mustererkennung unterscheiden und anhand der implizit verwendeten, unterschiedlichen Modellannahmen und Eigenschaften charakterisieren. Sie sind in der Lage, diese Verfahren zur Segmentierung medizinischer multispektraler Bilddaten sowie zur Objekterkennung einzusetzen.
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|Thema=LT-PIN 11502
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|Anmerkung=Region-Growing* schwellwertbasierte Segmentierung* Clusteranalyse und Klassifikatoren zur Bildsegmentierung: K-Means-Verfahren* Bayes-Klassifkation* ML-Klassifikation* Euklidischer und Mahalanobis-Klassifikator* K-NN-Klassifikation  
|Anmerkung=Region-Growing, schwellwertbasierte Segmentierung, Clusteranalyse und Klassifikatoren zur Bildsegmentierung: K-Means-Verfahren, Bayes-Klassifkation, ML-Klassifikation, Euklidischer und Mahalanobis-Klassifikator, K-NN-Klassifikation  
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Version vom 6. Dezember 2022, 16:10 Uhr

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Learning Objective (LO)

Catalogue CMI-2021
Domain D-PIN | Chapter 1 of CMI-Catalogue (Core competencies and core skills in medical informatics, medical information management, and biomedical informatics, Kapitel 1 des CMI-Kataloges, Kernkompetenzen und Kernfähigkeiten in Medizinischer Informatik, Medizinischem Informationsmanagement und Biomedizinischer Informatik)
LO-ID 1.5.2.2
LO-Text (De) Sie können verschiedene Methoden der Segmentierung, der Clusteranalyse und der statistischen Mustererkennung unterscheiden und anhand der implizit verwendeten, unterschiedlichen Modellannahmen und Eigenschaften charakterisieren. Sie sind in der Lage, diese Verfahren zur Segmentierung medizinischer multispektraler Bilddaten sowie zur Objekterkennung einzusetzen.
LO-Text (En)
Level 1
Level 2
Level 3
Level 4
Topic LT-PIN 11502 | Biomedizinische Bild- und Signalverarbeitung (IMIA: 4.1)
Role
Didactic Note Region-Growing, schwellwertbasierte Segmentierung, Clusteranalyse und Klassifikatoren zur Bildsegmentierung: K-Means-Verfahren, Bayes-Klassifkation, ML-Klassifikation, Euklidischer und Mahalanobis-Klassifikator, K-NN-Klassifikation
Entry in Glossary
Higher Level LO
Sources of this LO


subordinate Learning Objectives to LZ-PIN 40083



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