Seminar & Proseminar

Seminar & Proseminar

Registrierung medizinischer Daten - Methoden & Anwendungen

Inhalt und Zielsetzung

Dieses Seminar behandelt Techniken, die der 2D/3D Registrierung und Rekonstruktion medizinischer Bilddaten dient. In der Praxis ist die Datenerhebung für diese Anwendungsfälle oft schwierig, weshalb aus Datenfusion von CT und Röntgenbildern versucht wird 2D Information im 3D zu rekonstruieren. Dabei stößt man auf vielerlei Probleme, wie die Kameraposeschätzung, die damit verbundene Erforschung von Optimierungsalgorithmen und Vergleichsmetriken, sowie das Inpainting von störenden Objekten. Bei diesem Seminar sollen alle diese Themen behandelt werden und damit ein Gesamtbild des übergeordneten Registrierungsproblems ergeben.

Die Themenauswahl erfolgt im Vorhinein. D.h. die zu bearbeitenden Paper werden vorgegeben und sind nicht frei wählbar.

Die einzelnen Paper sind im Themenüberblick einsehbar.

Organisatorisches

  • Seminar-Modulnummer: 04CV1013

  • Proseminar-Modulnummer: 04FB1002

  • KLIPS: https://klips.uni-koblenz.de/v/164990

  • Maximale Teilnehmerzahl: 8

  • Vortreffen: 24.07. um 14:15 Uhr in B017

  • Folien/Latex-Template für die Ausarbeitung und Reviewbogen : hier

Bewerbung (Deadline 07.08.25)

Die Bewerbung zum Seminar läuft über eine E-Mail an Katharina Krämer (kkraemer@uni-koblenz.de) mit Betreff [Seminar WiSe 25/26] Bewerbung. In der Mail gebt ihr bitte die folgenden Daten an:

  • Name

  • Matrikelnummer

  • Seminar- oder Proseminarteilnahme

  • Wunschthemen (Prio 1-3)

  • Vorraussichtliche Anzahl an Semestern bis zum Abschluss (gerechnet ab und inklusive WiSe 25/26)

Die Plätze werden auf Basis der Bewerbungen vergeben. Die Vergabe erfolgt baldmöglich nach Eingang der Bewerbung.

Themenüberblick

Hier werden die Paper zu den einzelnen Paper bekannt gegeben, die ausgearbeitet werden sollen:

  1. Perspective Projection-Based 3D CT Reconstruction from Biplanar X-ray
  2. Physics‐based shape matching for intraoperative image guidance
  3. An Iterative Closest Points Algorithm for Registration of 3D Laser Scanner Point Clouds with Geometric Features

  4. Differnetiable direct volume rendering
  5. Deep learning‐based X‐ray inpainting for improving spinal 2D‐3D registration
  6. Unsupervised Cross-Modality Domain Adaptation Network for X-Ray to CT Registration
    1. https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=9653794
  7. The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric

Als Seminar im Master soll die Auseinandersetzung mit dem Thema über eine simple Zusammenfassung eines Papers hinausgehen und soll insbesondere eine wissenschaftliche Komponente aufweisen.

Prüfungsleistung

Seminarteilnehmende müssen eine schriftliche Ausarbeitung (englisch oder deutsch) über deren Thema anfertigen, die 8 Seiten umfassen soll (hierbei zählt der reine Text ohne Literaturverzeichnisse! Grafiken selbst zählen aber dazu.). Die Abgabe erfolgt im PDF Format. Die Ausarbeitung ist mit unserer Latex-Vorlage anzufertigen.

Weiterhin muss die Ausarbeitung in einer Blockveranstaltung als Vortrag präsentiert werden. Die Vortragsdauer beträgt 20 Minuten mit anschließend 10 Minuten Diskussion. Die Vortragsfolien können frei gestaltet werden.

Vortrags-/Präsentationsnote:

  • Inhalt (u.a. erworbene Kenntnisse, Fähigkeit zur Vermittlung, Niveau)

  • Vortragsqualität

  • Folienqualität

Ausarbeitungsnote:

  • Inhalt (s.o)

  • Recherchequalität

  • Belege mit Quellen

  • Aufbau

  • Erscheinungsbild der Ausarbeitung

  • Zitierqualität

  • Literaturangaben