Stud.IP Uni Oldenburg
University of Oldenburg
23.10.2021 07:25:24
phy735 - Compulsory Optional Subject Neurophysics and Neurotechnology (Course overview)
Institute of Physics 6 KP
Module components Semester courses Sommersemester 2021 Examination
Lecture
  • Unlimited access 5.04.4012 - Informationsverarbeitung und Kommunikation Show lecturers
    • Dr Jörn Anemüller

    Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 13/04/21)
    Dates on Friday. 23.07.21 13:30 - 15:30

    Die Studierenden erlernen, wie statistische Eigenschaften von Signalen zur Lösung von Problemen der Angewandten Physik, insbesondere der Klassifikation, parametrischen Modellierung und Übertragung von Signalen genutzt werden können. Theoretische Lernziele beinhalten damit eine Wiederholung und Festigung statistischer Grundlagen und eine Verständnis von deren Nutzung für Algorithmen unterschiedlicher Zielsetzung und Komplexität. Im praktischen Teil werden Eigenschaften der behandelten Methoden selbständig erarbeitet sowie Algorithmen auf dem Rechner implementiert und auf reale Daten angewendet, so daß der Umgang mit theoretischen Konzepten und ihre praktische Umsetzung erlernt werden. Inhalte: Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov- Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression

  • Limited access 5.04.4021 - Bildgebende Verfahren in der Medizin Show lecturers
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.
    • Prof. Dr. Volker Hohmann, Dipl.-Phys.

    Wednesday: 08:00 - 10:00, weekly (from 14/04/21)

    Die Studierenden erlernen die physikalischen Grundlagen und die Funktionsweise der wichtigsten bildgebenden Verfahren in der Medizin zur Abbildung biologischer Strukturen und Prozesse, erwerben Fertigkeiten zur selbständigen Vertiefung diese Fachkenntnisse und Kompetenzen für eine Anwendung dieser Fachkenntnisse im Rahmen von Facharbeiten und Projekten in verschiedenen Bereichen der biomedizinischen Physik. Inhalt: Überblick über Verfahren der medizinischen Bildgebung ("ionisierende / nicht-ionisierende" Verfahren, anatomische / funktionelle Bildgebung); Physikalischen Grundlagen (Abbildungsprinzipien, Prinzipien der Kontrastbildung, Mathematische Grundlagen der Tomographie); Einführung in Computertomographie (CT); Nuklearmedizin (Single Photon- und Positronen-Emissionstomographie (SPECT/PET)); Ultraschall; Magnetresonanztomographie (MRT); funktionelle MRT, Elektro- und Magnetoencephalographie (EEG/MEG); Medizinische Anwendungen, mögliche Nebenwirkungen, relative Vor- und Nachteile; Forschungsanwendungen

  • Unlimited access 5.04.4022 - Neurophysik (Neurokognition) Show lecturers
    • PD Dr. Stefan Uppenkamp, Dipl.-Phys.

    Tuesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 13/04/21)

    Die Studierenden erlangen fundierte Kenntnisse in der biomedizinischen Physik mit Überblick über die (Neuro)-Physiologie, erwerben Fertigkeiten zur selbständigen Vertiefung diese Fachkenntnisse und erwerben Kompetenzen für eine Anwendung dieser Fachkenntnisse im Rahmen von Facharbeiten und Projekten in verschiedenen Bereichen der Neurosensorik. Inhalte: Anatomie, Physiologie und Pathophysiologie des Zentralen Nervensystems, Physiologie von Neuronen, Neuronenmodelle, Modelle von Neuronenverbänden und neuronaler Netze, Neuronale Kodierung und Merkmalsextraktion, Neurosensorik (Methoden, Experimente und Modelle neurosensorischer Verarbeitung), Neurokognition (Methoden, Experimente und Modelle neuronaler Verarbeitung bei kognitiven Funktionen), höhere Hirnfunktionen (Handlungssteuerung, Emotionen,...) , aktuelle Forschungsansätze in der Neurokognition aus Sicht der Physik.

  • Unlimited access 5.04.4248 - Neuroprothesen Show lecturers
    • Prof. Dr. Mathias Dietz

    Wednesday: 16:00 - 18:00, weekly (from 14/04/21)
    Friday: 12:00 - 14:00, weekly (from 16/04/21)

Exercises
  • Unlimited access 5.04.4012 Ü1 - Informationsverarbeitung und Kommunikation Show lecturers
    • Dr Jörn Anemüller
    • Eike Jannik Nustede, M. Sc.

    Thursday: 16:00 - 18:00, weekly (from 15/04/21)

    Die Studierenden erlernen, wie statistische Eigenschaften von Signalen zur Lösung von Problemen der Angewandten Physik, insbesondere der Klassifikation, parametrischen Modellierung und Übertragung von Signalen genutzt werden können. Theoretische Lernziele beinhalten damit eine Wiederholung und Festigung statistischer Grundlagen und eine Verständnis von deren Nutzung für Algorithmen unterschiedlicher Zielsetzung und Komplexität. Im praktischen Teil werden Eigenschaften der behandelten Methoden selbständig erarbeitet sowie Algorithmen auf dem Rechner implementiert und auf reale Daten angewendet, so daß der Umgang mit theoretischen Konzepten und ihre praktische Umsetzung erlernt werden. Inhalte: Grundfragen der Informationsverarbeitung (Klassifikation, Regression, Clustering), Lösungsmethoden basierend auf Dichteschätzung und diskriminativen Ansätzen (z.B. Bayes Schätzung, k-nearest neighbour, Hauptkomponentenanalyse, support-vector-machines, Hidden-Markov- Modelle), Grundlagen der Informationstheorie, Methoden der analogen und digitalen Nachrichtenübertragung, Prinzipien der Kanalcodierung und Kompression

Notes for the module
Prerequisites
Bachelor Physik, Technik und Medizin oder entsprechend
Reference text
Lehrveranstaltungen: Es muss eine Auswahl der folgenden Veranstaltungen im Umfang von insgesamt 6 KP belegt werden:  Bildgebende Verfahren in der Medizin (VL, 3 KP)  Seminar Neurophysik (SE, 3 KP)  Biophysics of Sensory Reception, VL/SE (6 KP)  Computational Neuroscience – Statistical learning, VL/Ü/SE (6KP)  Informationsverarbeitung und Kommunikation, VL/Ü (6 KP)  Introduction in Data Analysis with Python, VL, Ü (6 KP)  Angebot aus Studiengang Neurokognitive Psychologie (6 KP, nach individueller Vereinbarung)  Angebot aus HNO- und Neurophysiologie/Neurochirurgie (6 KP) (Aus Medizin-Studiengang, nach individueller Vereinbarung)  N.N. (Professur Modellierung und Physiologie auditorischer Wahrnehmung)
Module examination
M
Skills to be acquired in this module
Nichtinvasive und invasive Forschungs-Methoden und – Gegenstände des Exzellenzclusters Hearing4all im biomedizinischen, neurophysiologischen und neuropsychologischen Bereich kennen und anwenden können