Bachelorstudiengang Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften
Der Bachelorstudiengang bildet die Grundlage und endet mit dem ersten berufsqualifizierenden Abschluss, „Bachelor of Science“ (B.Sc.).
Hier geht es um die Sprache der Mathematik „im Kleinen“: Folgen und Reihen, wie zeigt man Konvergenz, Differenzialrechnung. Ausgehend von der Schulmathematik werden alle Konzepte von Grund auf aufgebaut und bewiesen.
Neben wichtigen Grundbegriffen der Logik und grundlegenden Beweistechniken geht es hier insbesondere um ein abstraktes mathematisches Verständnis: Körper, Gruppen und Ringe sind nicht das, was du dachtest…
Programmiergrundlagen in Java/C++: Wie schreibt man effiziente und insbesondere korrekte Programme in einer aktuellen Programmiersprache?
Die Grundbausteine des Lebens: Woraus bestehen Zellen? Hier geht es ins Detail.
Aufbauend auf der Differentialrechnung in Analysis 1 geht es hier hauptsächlich um Integralrechnung, Folgen und Reihen von Funktionen sowie ein grundlegendes und mächtiges Werkzeug, die Fourierreihe.
Viele reale Probleme lassen sich als lineare Gleichungssysteme modellieren. LADS 2 behandelt die mathematischen Werkzeuge, um diese Gleichungssysteme zu lösen und ihre Eigenschaften zu bestimmen – Determinante, Eigenwerte, Eigenvektoren usw.
Die Stochastik beschäftigt sich mit Experimenten mit Unsicherheit, d.h. zufälligen Ausgängen. In Stochastik 1 werden die Grundlagen gelegt – wie modelliert man zum Beispiel Zufallsexperimente mit unendlich vielen möglichen Ausgängen?
Auch die Statistik beschäftigt sich mit Unsicherheiten. Im Vergleich zur Stochastik geht es in der Statistik allerdings hauptsächlich darum, aus einer Versuchsreihe unbekannte Größen zu schätzen – wirkt beispielsweise eine Therapie? Wieviele Versuchspersonenen braucht man, um eine verlässliche Aussage darüber treffen zu können?
Hier geht es darum, wie man von der abstrakten Idee für ein Verfahren, wie zum Beispiel „Finde auf einer Karte den kürzesten Weg von A nach B“, zu einer realen Umsetzung auf dem Computer kommt. Für alle die echte Daten analysieren wollen natürlich sehr wichtig und Grundlage für das wissenschaftliche Rechnen.
Beschreibung kommt noch.
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Hier geht es zur Studiengangsseite und zum Studienverlaufsplan Bachelor MML – maßgeblich ist die jeweilige Studiengangsordnung.
Masterstudiengang Mathematik in Medizin und Lebenswissenschaften
Aufbauend auf der Differentialrechnung in Analysis 1 geht es hier hauptsächlich um Integralrechnung, Folgen und Reihen von Funktionen sowie ein grundlegendes und mächtiges Werkzeug, die Fourierreihe.
Viele reale Probleme lassen sich als lineare Gleichungssysteme modellieren. LADS 2 behandelt die mathematischen Werkzeuge, um diese Gleichungssysteme zu lösen und ihre Eigenschaften zu bestimmen – Determinante, Eigenwerte, Eigenvektoren usw.
Die Stochastik beschäftigt sich mit Experimenten mit Unsicherheit, d.h. zufälligen Ausgängen. In Stochastik 1 werden die Grundlagen gelegt – wie modelliert man zum Beispiel Zufallsexperimente mit unendlich vielen möglichen Ausgängen?
Auch die Statistik beschäftigt sich mit Unsicherheiten. Im Vergleich zur Stochastik geht es in der Statistik allerdings hauptsächlich darum, aus einer Versuchsreihe unbekannte Größen zu schätzen – wirkt beispielsweise eine Therapie? Wieviele Versuchspersonenen braucht man, um eine verlässliche Aussage darüber treffen zu können?
Hier geht es darum, wie man von der abstrakten Idee für ein Verfahren, wie zum Beispiel „Finde auf einer Karte den kürzesten Weg von A nach B“, zu einer realen Umsetzung auf dem Computer kommt. Für alle die echte Daten analysieren wollen natürlich sehr wichtig und Grundlage für das wissenschaftliche Rechnen.
Der Masterstudiengang führt zum vollwertigen Abschluss „Master of Science“ (M.Sc.) und ist die ideale Ergänzung zum Bachelorstudiengang. Der Einstieg aus einem Mathematikstudium an einer anderen Universität ist aber unter entsprechenden Voraussetzungen ebenfalls möglich.
Mathematik ist ein zentraler Baustein bei der Modellierung und Analyse ein- und mehrdimensionaler Signale: Audioaufnahmen, EKG/EEG-Signale, Bewegungsdaten, und viele mehr. In dieser Vorlesung geht es darum, wie man diese (medizinischen und nicht-medizinischen) Daten filtert und auswertet.
Die Analyse medizinischer Bilddaten hat erst die heutige Präzisionsmedizin möglich gemacht: Dreidimensionale MRT- und CT-Bildgebung bilden beispielsweise die Grundlage für viele heutige Diagnosen. In dieser Vorlesung geht es um die funktionalanalytische Grundlagen, um Bilddaten im Funktionenraum zu modellieren, aus den Rohdaten zu generieren, und schließlich zu analysieren.
Viele Prozesse in der Biologie und Medizin, wie etwa die Entwicklung von Populationen und Pandemien, aber auch in der Wirtschaft lassen sich nur mit einer gewissen Unsicherheit modellieren. Diese Unsicherheit hat typischerweise ein sehr rauhes Verhalten, was die mathematische Modellierung anspruchsvoll und interessant macht.
Hier könnt ihr aus einer größeren Anzahl Wahlpflichtvorlesungen auswählen, siehe Modulhandbuch.
Im Master muss eines der drei Nebenfächer
- Life Science (LS),
- Bildverarbeitung (BV) oder
- Genetische Statistik (GS)
belegt werden. Je nachdem schließen sich hier die Vorlesungen
- Biologische Chemie (LS),
- Bildgebung (BV) oder
- Humangenetik und Molekulare Humangenetik (GS)
an.
Beschreibung kommt noch.
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Je nach gewähltem Nebenfach wird eine der folgenden Veranstaltungen belegt:
- Biophysikalische Chemie (LS),
- Bildanalyse und Computergrafik (BV),
- Genetische Epidemiologie (GS).
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Je nach gewähltem Nebenfach werden die folgenden Veranstaltungen belegt:
- Vertiefungsmodul Life Science (LS),
- Vertiefungsmodel Bildverarbeitung (BV),
- Klinische Epidemiologie + Seminar Genetische Epidemiologie (GS).
Das letzte Semester ist ganz der Erstellung der Masterarbeit gewidmet. Die Masterarbeit wird in der Regel an einem der Mathematik- oder Statistikinstitute geschrieben, kann aber auch in Zusammenarbeit mit einer Firma entstehen. Studierende haben bisher beispielsweise untersucht,
- wie sich die Bewegungsschätzung in medizinische Bilddaten besser mathematisch modellieren lässt,
- wie die Schätzung von Niederschlagsdaten aus Radarmessungen präziser gemacht werden kann,
- wie man in Bildsequenzen Flammen erkennen kann, um automatisch eine Brandbekämpfung auszulösen,
- uvm.
Hier geht es zur Studiengangsseite und zum Studienverlaufsplan Master MML – maßgeblich ist die jeweilige Studiengangsordnung.