CeVis
  1. Center of Complex Systems and Visualization
  2. Lehre
  3. Oberseminar

In dem regelmäßig stattfindenden Oberseminar tragen Gäste aus aller Welt über Forschungsarbeiten zu Themen vor, die mit der Arbeit von CeVis und MeVis in Verbindung stehen, und Mitarbeiter von CeVis und MeVis präsentieren ihre neusten Ergebnisse.

Program for the Summer-Semester 2004

05.11.2003, 10:00
Computerassistierte Detektion (CAD): Bildanalyse in der Medizintechnik
Date: 05.11.2003
Time: 10:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl. Inf. Hans Drexl
MeVis

Computerassistierte Detektion (CAD): Bildanalyse in der Medizintechnik

Der Vortrag behandelt das Thema der Computerassistierten Detektion, welches in l etzter Zeit grössere Aufmerksamkeit und Beachtung erhalten hat. In diesem P roblemkreis geht es darum, Verfahren zu erstellen, die den Radiologen bei der Auffindung subtiler Krankheitsanzeichen in Befundmate rial unterstützen können. Im Vortrag werden insbesondere Verfahren beh andelt, die sich nicht auf Bildverbesserung oder Bild-Enhancement beziehen, sond ern auf Prompting, d.h. dem vollautomatischen Einfügen von Hinweissymbolen in das Befundmaterial.

Dipl. Inf. Hans Drexl , MeVis
12.11.2003, 11:00
ILAB und Cinderella
Date: 12.11.2003
Time: 11:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl. Inf. Florian Link, Dipl. Math. Dr. Tobias Boskamp
MeVis

ILAB und Cinderella

Der Vortrag behandelt neue ILAB5 Features, Tipps und Tricks. Im zweiten Teil geh t es um Cinderella und die Fragen wo wir stehen und wo wir hin wollen. Der Vortr ag ist vor allem interessant für ILAB Entwickler, aber auch für alle anderen die das Thema interessiert.

Dipl. Inf. Florian Link, Dipl. Math. Dr. Tobias Boskamp , MeVis
19.11.2003, 14:00
Innovative Methoden aus der Informatik für die biomedizinische Datenanalyse: Bildsegmentierung und funktionelle Magnetresonanztomographie
Date: 19.11.2003
Time: 14:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl.-Phys. Dr. med. Axel Wismüller

Innovative Methoden aus der Informatik für die biomedizinische Datenanalyse: Bildsegmentierung und funktionelle Magnetresonanztomographie

Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist ein wichtiges nichtinvasives bildgebendes Verfahren, mit dessen Hilfe Schnittbilder des menschlichen Körpers erzeugt werden können. Räumliche Serien solcher Schnittbilder erlauben die Ermittlung dreidimensionaler Information über die geometrische Ausdehnung anatomischer oder pathologischer Strukturen im menschlichen Organismus. Neben dieser klassischen Aufgabe der Strukturbildgebung sind in den letzten Jahren auch neue Anwendungsfelder der Funktionsbildgebung in den Brennpunkt des medizinisch-wissenschaftlichen Interesses gerückt.

Im Zentrum steht hierbei die kombinierte Analyse morphologischer Struktur und zeitlicher Dynamik. Die funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT) ermöglicht z. B. mit hoher räumlicher Auflösung die präoperative Lokalisation funktioneller Gehirnzentren vor neurochirurgischen Eingriffen, erlaubt ein zeitliches Monitoring des Therapiefortschritts nach Gehirnschädigung und leistet wertvolle Beiträge zur Grundlagenforschung im Hinblick auf Fragen der neuronalen Regenerationsfähigkeit und Plastizität.

Der Übergang von der reinen Strukturbildgebung zur Analyse der zeitlichen Dynamik in funktionellen MRT-Datensätzen birgt allerdings neue Herausforderungen für Mustererkennung und Bildinterpretation.

Der Vortrag behandelt hierzu innovative Analyseverfahren aus der Informatik für die strukturelle und funktionelle Bildgebung des menschlichen Gehirns. Hierbei werden auch der klinische Hintergrund und die medizinische Motivation des Bildmaterials und der vorgestellten Analysetechniken erläutert. Anwendungen zur Genexpressionsanalyse in der Bioinformatik sowie zur in-vivo- Modellierung des menschlichen Vokaltraktes dokumentieren die vielfältige Einsetzbarkeit der vorgestellten Methoden.


Dipl.-Phys. Dr. med. Axel Wismüller
26.11.03, 11:00
Diffusionstensor - Bildgebung
Date: 26.11.03
Time: 11:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl.-Phys. Dr. Mathias Schlüter
MeVis

Diffusionstensor - Bildgebung

Der Vortrag behandelt das Thema der Diffusionstensor - Bildgebung. Dieses spezielle Verfahren der Magnet Resonanz Bildgebung ermöglicht die in-vivo Darstellung und Analyse von Nervenfasern im Gehirn. Damit gewinnt das Verfahren in der letzten Zeit bei der Diagnose und Behandlung von Erkrankungen der weißen Substanz, wie z.B. Multiple Sklerose, Tumor Wachstum und Alzheimer, stark an Bedeutung.

Zunächst wird im Vortrag die grundlegende Bildverarbeitungskette - von der Datenakquisition über die Tensorrekonstruktion bis zur Spektralzerlegung des Diffusionstensors - erläutert. Danach werden spezielle Möglichkeiten zur Visualisierung von Nervenfaserrichtungen behandelt. Schließlich wird gezeigt, wie die Diffusionstensor - Bildgebung eine robuste und reproduzierbare Quantifizierung der Faserintegrität ermöglicht.


Dipl.-Phys. Dr. Mathias Schlüter , MeVis
07.01.2004, 11:00
Systembiologie
Date: 07.01.2004
Time: 11:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl.-Inf. Dr. Matthias König
MeVis

Systembiologie

Der Vortrag gibt einen Einblick in die Systembiologie. Zunächst wird das grundlegende Ziel der Systembiologie beschrieben: Modellierung und Simulation biologischer Systeme. Daraufhin werden wichtige Verfahren aus den mit der Systembiologie eng verbundenen Disziplinen Biotechnologie und Bioinformatik erlaeutert. Hierzu zählen unter anderem Microarray-Technologie, 2D-Gelelektrophorese, OPT-Mikroskopie und Signaltransduktionmodellbeschreibungen. Schließlich werden aktuelle systembiologische Modelliersungssprachen (CellML, SBML) und Simulationsansätze (z.B. E-Cell, Genetic Object Net) vorgestellt.

Dipl.-Inf. Dr. Matthias König , MeVis
21.01.2004, 11:00
MRI-Inhomogenitätskorrektur mit ILAB: N3-Algorithmus
Date: 21.01.2004
Time: 11:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl. Inf. Hans Drexl
MeVis

MRI-Inhomogenitätskorrektur mit ILAB: N3-Algorithmus

Der Vortrag behandelt das allgemeine Problem der Feldinhomogenitäten in MRI Scans, ein häufiges Artefakt in vielen MRI Scans. Der Algorithmus "N3" von J.G. Sled wird vorgestellt und diskutiert. Danach wird die Implementation von N3 in ILAB als Modul MLN3 vorgestellt. Schliesslich werden mögliche Anwendungen von MLN3 auf verschiedene Problemstellungen bei MeVis gezeigt, insbesondere im Bereich Abdomen. Es wäre schön, wenn sich im Anschluss an den Vortrag eine Diskussion über weitere eventuelle Anwendungsmöglichkeiten von MLN3 bei MeVis entwickeln würde.

Dipl. Inf. Hans Drexl , MeVis
28.01.2004, 11:00
Synthetische Holografie
Date: 28.01.2004
Time: 11:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: Dipl.-Inf. Dr. Matthias König
MeVis

Synthetische Holografie

Die Holographie ist eine Methode zur dreidimensionalen Aufnahme und Wiedergabe von Gegenständen. Die Simulation der Vorgänge der Hologrammgenerierung und -rekonstruktion mit dem Computer wird als synthetische Holographie bezeichnet. Im Rahmen des Vortrages werden zuerst kurz die physikalischen Grundlagen der Holographie vorgestellt, bevor die Methoden der synthetischen Holographie erläutert werden. Weiterhin werden aktuelle Anwendungs- und Forschungsgebiete der synthetischen Holographie (z.B. holographische Datenspeicher, 3D-Displays) behandelt.

Dipl.-Inf. Dr. Matthias König , MeVis
04.02.2004, 11:00
Ein probabilistisches Modell zur Integration und Erkennung von Konturen
Date: 04.02.2004
Time: 11:00:00
Place: CeVis/MeVis, Seminarraum Mandelbrot, UNI 29
Speaker: MSc. Nadja Schinkel

Ein probabilistisches Modell zur Integration und Erkennung von Konturen

Konturerkennung ist ein wichtiger Schritt im Prozess der Bildsegmentierung und G estalterkennung. Experimente mit Affen und Menschen haben gezeigt, daß der Konturerkennungsprozeß im Gehirn sehr schnell und effizient abläuft, selbst wenn die Konturen unregelmäßig oder teilweise verdeckt sind. Als Modell für neuronale Konturintegration untersuchen wir ein probabilisti sches Verfahren, das wir verschiedenen für Neurone plausiblen Einschränkungen unterwerfen, wie zum Beispiel s ynaptischem Rauschen oder unsicherem Wissen über die exakte Orientierung ei ner Kante an einer bestimmten Stelle des Reizes. Unter den meisten Bedingungen finden wir eine gute Detektionsleistung, selbst wenn die exakte Orientierung einer Kante nur ungenau bekannt ist. Im Gegensatz zur allgemeinen Auffassung kann die Konturerkennung sogar besser werden, wenn die Information über die Orientierung der Konturelemente ungenauer wird.

MSc. Nadja Schinkel

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