Die gute Nachricht. Wir haben mit dem Herrn Riestein gesprochen. Es gibt Zusatzübungen.

Ich weiß nicht, inwieweit das schon kommuniziert wurde.

Sicher gestern irgendwie in der Fachschaftssitzung oder so, auf jeden Fall.

Also, ich will damit sagen, es lohnt sich auch, gewisse Dinge uns mitzuteilen.

Dann versuchen wir da auch nachzusteuern.

Und wie gesagt, sie zahlen viele Studiengebühren.

Studienbeiträge heißt ja laut Politik.

Und deshalb denke ich auch, dass sie einen Anspruch haben, ordentliche Übungen zu bekommen.

Okay? Gut. Setzen Sie noch hin und dann legen wir los.

Okay. Gut.

Sind schon weniger?

Okay. Ist egal. Ich habe eingangs eh nur Motivationsfolien.

Okay. Jetzt.

So, guten Morgen.

Wie immer, die Summe in Englisch.

Und später werden wir zurück in Deutschland, also in Deutschland.

Also, medizinische Engineering, was haben wir so far? Wir haben nicht so viel gemacht.

Aber wir haben ein paar wichtige Dinge gemacht, auch wenn Sie nicht bemerken, dass das für Ihre Zukunft wichtig sein könnte.

Also, wir haben zuerst diskutiert, wie man einander Signale erzielen kann, mit bestimmten Sensortechnologien.

Wir haben kurz darüber gesprochen, zum Beispiel EMG, EEG, ECG und viele andere Dinge.

Und die Sensor sind eigentlich in einem Dimensionen Signal, das für eine wissenschaftliche Evaluation, für Diagnostikverbrauch, oder was auch immer,

für eine Diagnostikverbrauch, oder was auch immer, verwendet werden kann.

Und ich muss sagen, dass viele Gemeinden heute nur diese Daten durch Visuelinspektion analysieren.

Aber es gibt heute viel mehr, was man in Form von automatischen Analyse der Signale machen kann.

Und für uns war es wichtig, zu Beginn zu verstehen, wie diese Signale in unserem medizinischen System,

in unserem digitalen Computer, verwendet werden.

Und wie ich mit diesen Daten eigentlich arbeiten muss.

Und wir haben gesehen, dass die Repräsentation von Signalen

auf die Fouillet-Analysen des Signals,

oder auf die Fouillet-Transform, die wir bisher nicht bezeichnet haben,

und wir wissen, dass wir eine kontinuierliche und analogische Funktion mit einem finiten Numer von Nummern verbreiten können.

Das war der wichtige Message.

Wir haben ein bisschen über Fouillet-Series gesprochen.

Und meine Lehrerin hat mir bereits gesagt, dass Sie es nicht mögen.

Aber es ist wichtig.

Und dann, später, haben wir gesagt, wie sind 1-Dimensional-Signale, 2-Dimensional-Signale wie Images,

oder 3-Dimensional-Signale wie Volumen, wie sind diese Signale in unserem digitalen System verwendet?

Nur daran, dass 1D-Signale nur ein Vektor sind, nur ein Stream digitaler Werte.

Das Gleiche mit Imagen.

Wir haben diesen schmalen Schild und die 2-Dimensional-Image-Funktion mit einem Metrix,

das auf dem Computer hergestellt wird, und die gleichen Stücke für die 3D-Data-Strukturen.

Also, wir können uns eigentlich vorstellen, wie diese Daten in unserer Hauptmemorie, in unserem medizinischen Engineering-System aussehen.

Okay, ungefähr. Wir wissen das jetzt.

Und letzte Woche habe ich ein paar Filterungsprozesse ausgesucht, und ich habe das mit dem Ausdruck von Imagen motiviert.

Und ich habe Ihnen gezeigt, dass diese Imagen nicht gut aussehen.

Das bedeutet, dass sie wirklich schlecht aussehen.

Und mit einfachen Methoden können wir die Imagenqualität verbessern.

Und das ist eine Aufgabe, die für viele Menschen im medizinischen Wesen, im medizinischen Engineering, wichtig ist,

diese Art der Signalprozess zu machen, um die Signale zu verbessern,

sodass der Doktor optimell unterstützt, mit Bezug auf seine Diagnose oder Interventionen.