Abschlussarbeiten
Konkret ausgeschriebene Angebote für Abschlussarbeiten findet ihr unter "Ausgeschriebene Themen". Unter "Themenbereiche" findet ihr Ansprechpersonen für Themenbereiche in denen es diverse Möglichkeiten für Abschlussarbeiten gibt die ihr mit den entsprechenden Kontaktpersonen konkretisieren könnt.
Kein Thema dabei?
Wenn für euch kein konkretes Thema dabei ist, ihr aber bei uns und in unseren Themen- und Forschungsbereichen eine Abschlussarbeit schreiben wollt, kontaktiert uns gerne mit euren Vorstellungen, Wünschen oder sogar Themenvorschlägen.
Außerdem kann es sich lohnen auf unserer Instituts-Website Angebote aller Standorte einzusehen.
Ausgeschriebene Themen
Zurzeit sind keine Themen explizit ausgeschrieben. Bitte schreibt uns initiativ, oder sucht nach Themen auf der Instituts-Webseite.
Themenbereiche
Deep Learning auf medizinischen Bilddaten
Auf Basis von medizinischen Bilddaten wie CT, MRT und Ultraschall können verschiedenste Krankheitsbilder diagnostiziert werden. In diesem Themenbereich bieten wir Abschlussarbeiten zu konventionellen und Deep Learning basierten Analyseverfahren medizinischer Bilddaten an.
Gelenkstellungsmessung
Die Gelenke des menschlichen Körpers können bei zu starker oder falscher Belastung geschädigt werden. Insbesondere Patient:innen mit Vorerkrankungen müssen auf schonende Gelenkstellungen achten. In diesem Themenbereich, wollen wir Messmethoden erforschen, um die Gelenkstellung zu erfassen.
Probabilistische Biodynamische Modelle
Biodynamische Modellierungen erlauben es Bewegungen im Gewebe vorherzusagen. Doch erst in der Kombination mit realen Messungen am Patienten können sie den aktuellen Zustand abbilden. Dieser Themenbereich befasst sich mit der Algorithmik, um die Modelle mit Messungen zu vereinen.
Laufende Arbeiten
Formmodelle von Wirbelkörpern zur robusten Segmentierung auf MRT Daten
Jo Lienhoop
Bei der Diagnose von Rückenbeschwerden und Verletzungen kommen CT und MRT Aufnahmen zum Einsatz. Um diese automatisiert verwerten zu können, werden die Wirbelkörper in den Daten segmentiert. Auf MRT Aufnahmen ist dies besonders herausfordernd, da Knochen nicht so eindeutig abgebildet werden wie in CT Aufnahmen. Jedoch kommt das Verfahren ohne Strahlung aus.
In dieser Arbeit soll die Segmentierung von Wirbelkörpern in MRTDaten verbessert werden, indem Formmodelle von Wirbeln erstellt werden. Diese Formmodelle bilden die anatomatische Variabilität verschiedener Wirbel ab und können so anatomisch plausible Segmentierungen erzeugen. Dies hilft insbesondere bei MRTAufnahmen mit geringer Auflösung.
Schätzung von Hybriden Gelenkzuständen mit Inertialsensoren
Aashrita Roy Potla
Bewegungserfassungssysteme auf der Basis von Inertialsensoreinheiten (IMUs) können die Ausrichtung der Gelenke des menschlichen Körpers messen. Diese Systeme werden häufig in der Haltungsanalyse, bei Filmaufnahmen und zur klinischen Beurteilung der Bewegung eingesetzt. Menschliche Gelenke wie das Knie sind keine idealen Drehgelenke, sondern erlauben auch Translationen. Die translatorischen Bewegungen sind für Kliniker wertvoll, um Verletzungen des Gelenks zu diagnostizieren und zu bewerten.
In dieser Arbeit zielen wir auf ein hybrides Gelenkmodell ab, um die rotatorische und translatorische Bewegung einfacher Gelenke auf der Grundlage von IMU-Messungen zu schätzen. Die Arbeit ist ein Schritt Richtung quantitativer Beurteilung von Gelenkverletzungen.
Anomalie Detektion auf Brustkrebsscreening MRT Daten
Novruz Mammadli
Brustkrebs ist die häufigste Krebsart bei Frauen (Quelle). Daher werden Frauen in Screening Verfahren verschiedene Untersuchungen angeboten um die Früherkennung zu verbessern. Hochrisikopatientinnen können MRT Aufnahmen erhalten.
In dieser Arbeit versuchen wir mit Verfahren der Anomalie-Detektion, Auffälligkeiten die auf Tumore hinweisen zu entdecken. Dabei analysieren wir, welche Ansätze für die Daten geeignet sind.
Abgeschlossene Arbeiten
Tracking mit nicht sphärischen Markern
Erik Immoor
Bewegungserfassungssysteme verwenden kugelförmige Marker, um die Position und Ausrichtung von Gliedmaßen oder Werkzeugen zu verfolgen. Die Marker reflektieren Infrarotlicht zu den Kameras und ihre Position wird über Triangulation berechnet. Zur Schätzung der Ausrichtung sind mindestens 3 Marker in einer starren Konstellation (Sternmarker) erforderlich. In dieser Arbeit werden die Möglichkeiten von nicht-kugelförmigen Markern in einer Simulationsumgebung evaluiert.