Lehrinhalte
Das Modul befasst sich mit bildgebender Diagnostik in der klinischen Routine. Hierzu werden den Studierenden häufige Einsatzgebiete bildgebender Verfahren vermittelt. Zudem werden ihnen Ziele und Wertigkeit für den behandelnden Arzt erklärt. In diesem Rahmen werden häufige Krankheitsbilder beispielhaft herangezogen, um allgemein- und fallorientiert Nutzen, Risiko und Kosten der jeweiligen Verfahren zu besprechen. Weiterführend werden den Teilnehmern Bildanalyse und Bildbefundung, insbesondere in Hinblick auf die medizinische Fragestellung, erklärt. Bisherige und neuere technische Hilfen werden besprochen. Hierzu zählen Filter, Bearbeitungstools und Auswertealgorithmen. Außerdem werden häufige menschliche und technische Fehlerquellen sowie Schwachstellen der bildgebenden Diagnostik besprochen. Vorteile, Nachteile und Einschränkungen computergestützter Bildanalyse werden anhand typischer alltäglicher Beispiele erklärt. Unterschiede zwischen Mensch und Computer in der Bildbeurteilung wie z.B. die Einbindung klinischer Informationen werden erläutert.
Literatur
Wird bei der Veranstaltung bekanntgegeben
Online-Angebote
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Das Modul befasst sich mit bildgebender Diagnostik in der klinischen Routine. Hierzu werden den Studierenden häufige Einsatzgebiete bildgebender Verfahren vermittelt. Zudem werden ihnen Ziele und Wertigkeit für den behandelnden Arzt erklärt. In diesem Rahmen werden häufige Krankheitsbilder beispielhaft herangezogen, um allgemein- und fallorientiert Nutzen, Risiko und Kosten der jeweiligen Verfahren zu besprechen. Weiterführend werden den Teilnehmern Bildanalyse und Bildbefundung, insbesondere in Hinblick auf die medizinische Fragestellung, erklärt. Bisherige und neuere technische Hilfen werden besprochen. Hierzu zählen Filter, Bearbeitungstools und Auswertealgorithmen. Außerdem werden häufige menschliche und technische Fehlerquellen sowie Schwachstellen der bildgebenden Diagnostik besprochen. Vorteile, Nachteile und Einschränkungen computergestützter Bildanalyse werden anhand typischer alltäglicher Beispiele erklärt. Unterschiede zwischen Mensch und Computer in der Bildbeurteilung wie z.B. die Einbindung klinischer Informationen werden erläutert.
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- Lehrende: Thomas Vogl
Semester: SoSe 2022