BovineDigit

Zengerling, Mark Theo (2004): BovineDigit: Ein multimediales 3D-Lernprogramm. Dissertation, LMU München: Tierärztliche Fakultät

Abstract

Bei der hier vorliegenden Arbeit handelt es sich um ein multimediales 3D-Lernprogramm über den Rinderfuß, das sowohl für Studierende, als auch für praktizierende Tierärzte entwickelt wurde. Ziel ist es, sich mit Hilfe dieser 3D-Animationen eingehende anatomische Kenntnisse anzueignen bzw. diese aufzufrischen. Darüber hinaus ist das Programm flexibel gestaltet, so dass durch modulartige Erweiterungen Verknüpfungen zur Klinik hergestellt werden können, so z.B. durch Darstellung kleinerer operativer Eingriffe oder Grundzüge der „Funktionellen Klauenpflege“. Als Ausgangsbasis diente „The Visible Animal Project“ (Böttcher et al., 2000), das sich wiederum eng am „The Visible Human Project“ (Spitzer et al., 1996) orientierte. Es wurden insgesamt zwei Datensätze an einem im Tarsometatarsalgelenk abgesetzten Fuß erhoben: ein computertomographischer und ein anatomischer Kryoschnittbild-datensatz. Im Folgenden bediente man sich einer speziellen Software („Voxel-Man“), mit der die gewonnenen Datensätze aneinander angeglichen wurden (Matching). Als nächstes folgten die Segmentation und die dreidimensionale Rekonstruktion. Das „Semantische Netzwerk“ (Knowledgebase) dient der Verknüpfung zwischen rekonstruiertem Bild und Hintergrundinformation zu den einzelnen gezeigten Strukturen. Ausführliche Informationen werden aus dem Anatomischen Leitfaden bezogen. Er stellt eine Sammlung der wichtigsten Fakten zu den Rekonstruktionen dar. Eine zusätzliche Option sind die Intelligent Movies. Hier besteht die Möglichkeit, dreidimensional rekonstruierte Strukturen interaktiv zu befragen und tiefere Einblicke zu simulieren, indem bestimmte Teile weg- bzw. ausgeschnitten werden („virtuelles Präparieren“). Im Anschluss wurde das Lernprogramm von Studierenden des ersten Semesters der Tierärztlichen Fakultät der LMU München evaluiert. Dabei war zu erkennen, dass diese neue Form des Lernens die räumliche Vorstellungskraft und das Erkennen topographischer Zusammenhänge am Präparat deutlich fördert.

• Dokumententyp: Dissertationen (Dissertation, LMU München)
• Keywords: Computertomographie, digitale Fotographie, RGB-Wert, Segmentation, Evaluation
• Themengebiete: 500 Naturwissenschaften und Mathematik ; 500 Naturwissenschaften und Mathematik > 590 Tiere (Zoologie)
• Fakultäten: Tierärztliche Fakultät
• Sprache der Hochschulschrift: Deutsch
• Datum der mündlichen Prüfung: 23. Juli 2004
• 1. Bericht­erstatter:in: Liebich, Hans-Georg