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Labor: Graphische 3D Datenverarbeitung in der Medizin

Zielsetzung

Die Ver­an­stal­tung rich­tet sich in ers­ter Linie an Mas­ter­stu­den­ten (bzw. Stu­die­ren­de im Haupt­stu­di­um). Ziel ist die Ver­mitt­lung von Kennt­nis­sen über 3D Da­ten­mo­del­le und Al­go­rith­men aus der me­di­zi­ni­schen Da­ten­ver­ar­bei­tung, ins­be­son­de­re der Com­pu­ter­to­mo­gra­phie (CT).

Inhalte

Die Teilnehmer entwickeln in Kleingruppen von 1-2 Teilnehmern selbstständig Algorithmen in Java/Java3d, die in eine vorgegebene GUI eingebunden werden. Es wird weiterhin eine eigens für diesen Kurs entwickelte API zur Verfügung gestellt; die je nach Aufgabe um neue Funktionen und oder Klassen erweitert werden muss.



Dazu gibt es Programmieraufgaben mit folgenden Themen:

2D Teil
  1. DICOM Datensatz einlesen & Bilddaten extrahieren
  2. Bilddaten anzeigen (Grauwertfunktion, transversaler, sagitaler und frontaler Schnitt
  3. Segmentierung I: Select by Color Thre shold
  4. Segmentierung II: Select by Region Grow
3D Teil
  1. Voxelrepräsentation + Einfache Segmentdarstellung
  2. Ortho-Slices + Texture 2D Volume Rendering
  3. Marching Cube - Algorithmus I
  4. Marching Cube - Algorithmus II
Für jede Aufgabe wird den Studenten vorab eine Aufgabenbeschreibung und Dokumationsmaterial ausgeteilt. Der Zeitaufwand für die Bearbeitung der Aufgaben wird mit ca. vier Stunden eingschätzt.

Termine: siehe    

Vorkenntnisse

Der Be­such der Vor­le­sung GDV wird emp­foh­len. Pro­gram­mier­kennt­nis­se in Java soll­ten vor­han­den sein. Kennt­nis­se in Ja­va3d wer­den in der Ver­an­stal­tung ver­mit­telt.

Literaturempfehlungen

Ansprechpartner

Dr. Karl-Ingo Friese