D-PIN 22: Unterschied zwischen den Versionen

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|Beschreibung-DE=Management und Verarbeitung medizinischer Signal- und Bilddaten
|Beschreibung-EN=Zugriff, Management und Gewinnung großer biomedizinischer Datenmengen
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Version vom 5. Mai 2022, 15:22 Uhr

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Learning Objectives of this Domain


Go to LO LO-ID Domain Description Description_DE Niveau 1 Niveau 2 Niveau 3 Niveau 4 Topic Role Parent LO Version Step
7.1 D7 Concepts and methods of biomedical image and signal processing Die Studierenden können Konzepte und Verfahren der biomedizinischen Bild- und Signalverarbeitung clarify apply evaluate VS-PIN-86, VS-PIN-87
7.1.1 D7 Basic terms and methods of biomedical imaging Die Studierenden können Basisbegriffe und Methoden der biomedizinischen Bildgebung name LZ-PIN 35210 VS-PIN-88
7.1.2 D7 Examples of medical images and their properties Die Studierenden können Beispiele für medizinische Bilder und deren Eigenschaften name, clarify LZ-PIN 35210 VS-PIN-89
7.1.3 D7 Terms and methods for registration and segmentation of medical images Die Studierenden können Begriffe und Verfahren zur Registrierung und Segmentierung von medizinischen Bildern clarify LZ-PIN 35210 VS-PIN-90
7.1.4 D7 Basic image processing methods (e.g. smoothing fillers, edge filters, Fast Fourier Transform (FFT)) Die Studierenden können grundlegende Verfahren zur Bildverarbeitung (z.B. Glättungsfillter, Kantenfilter, Fast-Fourier-Transformation (FFT)) name, clarify LZ-PIN 35210 VS-PIN-91
7.1.5 D7 Different visualisation methods of biosignals and image data and their characteristics and peculiarities (e.g. typical artefacts) Die Studierenden können verschiedene Visualisierungsverfahren von Biosignalen und Bilddaten und deren Eigenschaften und Eigenheiten (z.B. typische Artefakte) explain, name LZ-PIN 35210 VS-PIN-92
7.1.6 D7 Examples of medical biosignals and filtering methods for biosignals Die Studierenden können Beispiele für medizinische Biosignale sowie Filterverfahren für Biosignale name LZ-PIN 35210 VS-PIN-93
7.1.7 D7 Basic principles of processing biosignal and image data by means of machine learning methods using the example of artificial neural networks (e.g. Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs), Generative Adversarial Network (GAN)) Die Studierenden können Grundprinzipien der Verarbeitung von Biosignal- und Bilddaten mittels Verfahren des maschinellen Lernens am Beispiel künstlicher neuronaler Netze (z.B Deep Learning, Convolutional Neural Networks (CNNs), Generative Adversarial Network (GAN)) name LZ-PIN 35210 VS-PIN-93
7.1.8 D7 Biomedical Modelling and Simulation Die Studierenden können Biomedizinische Modellierung und Simulation plan, perform LZ-PIN 35210 VS-PIN-95
7.2 D7 Application fields of image and signal processing Die Studierenden können Anwendungsfelder von Bild- und Signalverarbeitung explain correlate critically evaluate VS-PIN-94
7.3 D7 Management of biomedical signal and image data Management biomedizinischer Signal- und Bilddaten clarify, name VS-PIN-97
7.3.1 D7 Important standards of medical informatics e.g. DICOM Die Studierenden können wichtige Standards der Medizinischen Informatik z.B. DICOM clarify, name LZ-PIN 35220 VS-PIN-98
7.3.2 D7 Application scenarios for telemedical applications and their framework conditions Die Studierenden können Einsatzszenarien für telemedizinische Anwendungen und deren Rahmenbedingungen clarify, name LZ-PIN 35220 VS-PIN-99