Attribut:Beschreibung-DE
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Dies ist ein Attribut des Datentyps Text.
L
Die Studierenden können Konzepte und Verfahren der biomedizinischen Bild- und Signalverarbeitung +
Die Studierenden können Basisbegriffe und Methoden der biomedizinischen Bildgebung +
Die Studierenden können Beispiele für medizinische Bilder und deren Eigenschaften +
Die Studierenden können Begriffe und Verfahren zur Registrierung und Segmentierung von medizinischen Bildern +
Die Studierenden können grundlegende Verfahren zur Bildverarbeitung (z.B. Glättungsfillter, Kantenfilter, Fast-Fourier-Transformation (FFT)) +
Die Studierenden können verschiedene Visualisierungsverfahren von Biosignalen und Bilddaten und deren Eigenschaften und Eigenheiten (z.B. typische Artefakte) +
Die Studierenden können Beispiele für medizinische Biosignale sowie Filterverfahren für Biosignale +
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)) +
Die Studierenden können Anwendungsfelder von Bild- und Signalverarbeitung +
Die Studierenden können Biomedizinische Modellierung und Simulation +
Management biomedizinischer Signal- und Bilddaten +
Die Studierenden können wichtige Standards der Medizinischen Informatik z.B. DICOM +
Die Studierenden können Einsatzszenarien für telemedizinische Anwendungen und deren Rahmenbedingungen +
Die Studierenden können Grundlagen der Datengewinnung und Datenanalyse von primären und sekundären Datenquellen, Prinzipien des Data Mining, Data Warehouses (Data Sharing), Knowledge Management - idealerweise an realen Bedingungen +
Die Studierenden können bei gängigen Datenbanken Abfragen +
Die Studierenden können Maßnahmen zur Sicherstellung einer hohen Datenqualität (auf Basis von FAIR-Prinzipien) +
Die Studierenden können Anforderungen an die Informationsverarbeitung bei klinisichen Studien an EDC (Electronic Data Capture) z.B. aus Registern (deutsches Krebsregister) +
Die Studierenden können Datengewinnung aus telemedizinischen und anderen Anwendungen +
Die Studierenden können ethische, politische, regulatorische und soziale Gesichtspunkte für den Umgang mit Big Data +
Die Studierenden können wichtige Standards der Medizinischen Informatik für die Datengewinnung, -analyse, -austausch +