Forschung

Gezeigt wird der Magenbereich schematisch segmentiert mit verschiedenen Strukturen sowie eine Darstellung des segmentierten Gehirns.

Bild & Datenanalyse

Wir erforschen Bild-Analyse Verfahren mit starkem Fokus auf Robustheit, Effektivität und klinischer Nutzbarkeit. Segmentierungen auf medizinischen Bilddaten ist eine unserer Kernkompetenzen. Unser Ziel ist es aus vorhanden Patient:innendaten maximal nützliche Analysen zu erstellen.

3D Rendering der Leberdurchblutung

Modellierung & Simulation

Wir entwickeln mathematische Modelle und Simulationen von biophysikalischen und biomedizinischen Prozessen für den klinischen Anwendungsfall. Dabei kooperieren wir eng mit anderen Forschungsfeldern um Diagnose und Therapie zu unterstützen. Unsere patient:innenspezifischen Modelle erlauben uns den Therapieerfolg vorherzusagen und zu optimieren.

3D Volumen Rendering der segmentierten Lunge, Lungenlappen und Atemwege.

Bildregistrierung

Die Bildregistrierung ist eines der zentralen Werkzeuge in der medizinischen Bildanalyse. Sie erlaubt korrespondierende Positionen in Bilddaten von unterschiedlichen Zeitpunkten und unterschiedlichen Bildtypen (MRT, Ultraschall, CT) zu finden. Wir erforschen sowohl datengetriebene als auch klassische Registrierungsverfahren für alle Bildtypen.

Graphisches Rendering eines menschlichen Oberkörpers ohne Haut.

Visualisierung und Interaktion

Visualisierungs- und Interaktionskonzepte spielen eine entscheidende Rolle bei der Nutzbarkeit von Bilddaten und Modellen für klinische Anwender:innen. Wir nutzen aktuelle Rendering-Verfahren und erforschen neue Konzepte wie virtuelle und erweiterte Realität.

Projekte

Laufende Projekte

Logo des LifeSpan Konsortiums
Überblick über alle Beteiligten im LifeSpan AI Konsortium

LifeSpan AI

Tiefe Integration von Langzeit-Gesundheitsdaten

Die Forschungsgruppe will KI-Methoden und -Werkzeuge weiterentwickeln, um mit Hilfe hochdimensionaler Daten die Entstehung von Krankheiten im Lebenslauf zu modellieren, vorherzusagen und zu erklären.

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Abgeschlossene Projekte

Verschiedene Segmentierungen der Brust auf MRT Daten

Pro-Mics-BrCa

Tumor Vorhersage durch Vorsorgeuntersuchungen

In diesem Projekt nutzen wir KI Methoden, um auf MRT-, und Mammographiedaten aus Vorsorgeuntersuchungen die Entwicklung von Brustkrebs vorherzusagen.

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Aktualisiert von: Tom Koller