GraphMIC

Medizinische Bildverarbeitung in der Lehre
  • Alexander Eduard Szalo
  • Alexander Zehner
  • Christoph Palm
Conference paper
Part of the Informatik aktuell book series (INFORMAT)

Kurzfassung

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 gegen- über. Die in C++ entwickelte Applikation basiert auf Qt, ITK, OpenCV, VTK und MITK.

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Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2015

Authors and Affiliations

  • Alexander Eduard Szalo
    • 1
  • Alexander Zehner
    • 1
  • Christoph Palm
    • 1
    • 2
  1. 1.Regensburg – Medical Image Computing (ReMIC) Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg (OTH Regensburg)RegensburgDeutschland
  2. 2.Regensburg Center of Biomedical Engineering (RCBE) OTH Regensburg und Universität RegensburgRegensburgDeutschland

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