GraphMIC: Medizinische Bildverarbeitung in der Lehre
- Die Lehre der medizinischen Bildverarbeitung vermittelt Kenntnisse mit einem breiten Methodenspektrum. Neben den Grundlagen der Verfahren soll ein Gefühl für eine geeignete Ausführungsreihenfolge und ihrer Wirkung auf medizinische Bilddaten entwickelt werden. Die Komplexität der Methoden erfordert vertiefte Programmierkenntnisse, sodass bereits einfache Operationen mit großem Programmieraufwand verbunden sind. Die Software GraphMIC stellt Bildverarbeitungsoperationen in Form interaktiver Knoten zur Verfügung und erlaubt das Arrangieren, Parametrisieren und Ausführen komplexer Verarbeitungssequenzen in einem Graphen. Durch den Fokus auf das Design einer Pipeline, weg von sprach- und frameworkspezifischen Implementierungsdetails, lassen sich grundlegende Prinzipien der Bildverarbeitung anschaulich erlernen. In diesem Beitrag stellen wir die visuelle Programmierung mit GraphMIC der nativen Implementierung äquivalenter Funktionen gegenüber. Die in C++ entwickelte Applikation basiert auf Qt, ITK, OpenCV, VTK und MITK.
Author: | Alexander Eduard Szalo, Alexander Zehner, Christoph PalmORCiDGND |
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DOI: | https://doi.org/10.1007/978-3-662-46224-9_68 |
Parent Title (German): | Bildverarbeitung für die Medizin 2015; Algorithmen - Systeme - Anwendungen; Proceedings des Workshops vom 15. bis 17. März 2015 in Lübeck |
Publisher: | Springer |
Place of publication: | Berlin |
Document Type: | conference proceeding (article) |
Language: | German |
Year of first Publication: | 2015 |
Release Date: | 2019/12/20 |
GND Keyword: | Bildverarbeitung; Medizin; Hochschuldidaktik |
First Page: | 395 |
Last Page: | 400 |
Institutes: | Fakultät Informatik und Mathematik |
Regensburg Center of Biomedical Engineering - RCBE | |
Fakultät Informatik und Mathematik / Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) | |
Begutachtungsstatus: | peer-reviewed |
research focus: | Lebenswissenschaften und Ethik |
Licence (German): | Keine Lizenz - Es gilt das deutsche Urheberrecht: § 53 UrhG |