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BMBF Molekulare Bildgebung in der Medizin (MoBiMed) - Mechanism of targeting, Angiogenesis for diagnostics and and therapyDas Projektkonsortium beschäftigt sich mit der Erforschung der
Bildgebung in der Tumorangiongenese. Das Ziel der klinischen Partner
ist die Entwickling spezifischer Tumormarker die unter anderem in
der molkularen Bildgebung genutzt werden können. Die Forschung wird
dabei überwiegend an Kleintieren (Maus, Ratte) durchgeführt, zu deren
Untersuchung unterschiedliche bildgebende Modalitäten verwendet werden
um das Tumorwachstum zu bewerten. Der Lehrstuhl für Mustererkennung ist in diesem Projekt mit der
Entwicklung von Algorithmen und einer Softwareumgebung für die
Kleintierbildgebung beschäftigt. Die Kleintierbildgebung stellt dabei
besondere Ansprüche bedingt durch die geringe Größe der Tiere, an die die
Standardalgorithmen angepasst werden müssen. Den Fokus dieser Arbeiten
stellen dabei Registrierungs- und Segmentierungsalgorithmen dar. Registrierungsalgorithemen erlauben es unterschiedliche Modalitäten
miteinander zu kombinieren. Auf diese Weise kann auf einfache Weise die
Spezifität eines Markers evaluiert werden. Gegenwärtig werden sowohl
starre als auch nicht-starre Registrierungstechniken entwickelt. Bei der
starren Registrierung wird dabei, schnell und robust eine Transformation
bestehend aus einer globalen Rotation und Verschiebung berechnet. Die
nichtstarre Registrierung berechnet dagegen eine Transformation die jeden
Bildpixel individuell verschieben kann. Dies erlaubt einen direkten
Pixelvergleich der registrierten Datensätze. Im Bereich der Segmentierungstechniken konzentriert sich die Arbeit
auf semi-automatische Methoden. Diese erlauben dem Benutzer eine grobe
Spezifizierung der gewünschten Region, die dann automatisch verfeinert wird.
Ein Algorithmus dieser Art der bereits implementiert wurde ist der sogenannte
Random Walk. Dieser wurde mit der Grafikkarte (GPU) hardwarebeschleunigt und
erlaubt die Erstellung einer Segmentierung in weniger als 5 Sekunden. Weitere Arbeiten sind vor allem im Bereich der Anpassung von existierenden
Algorithmen an die Kleintierbildgebung geplant. Darüber hinaus sollen
in Kooperation mit der Nuklearmedizinischen Klinik auch spezielle Workflows
zur Evaluierung von PET Markern identifiziert werden. Für diese sollen dann
spezialsierte Softwarewerkzeuge entwickelt werden.
| Projektleitung: Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger, Prof. Dr. med. Torsten Kuwert
Beteiligte: Dr. Volker Daum, Dr.-Ing. Dieter Hahn, Prof. Dr. rer. nat. Olaf Prante
Stichwörter: Segmentierung; Registrierung; Kleintierbildgebung; Angiogenese
Laufzeit: 1.1.2009 - 31.12.2012
Mitwirkende Institutionen: Nuklearmedizinische Klinik, Universitätsklinikum Erlangen Radiologische Klinik und Poliklinik Universitätsklinikum Heidelberg Deutsches Krebsforschungszentrum Klinik und Poliklinik für Nuklearmedizin, Universitätsklinikum Münster European Institute for Molecular Imaging (EIMI) Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Tübingen
| Publikationen |
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Hahn, Dieter ; Daum, Volker ; : Automatic Parameter Selection for Multi-Modal Image Registration. In: IEEE Transactions on Medical Imaging 29 (2010), Nr. 5, S. 1140-1155 | Hahn, Dieter ; Daum, Volker ; ; Kuwert, Torsten: Data-Driven Density Estimation applied to SPECT Subtraction Imaging for Epilepsy Diagnosis. In: Wells, William ; Joshi, Sarang ; Pohl, Kilian (Veranst.) : Proceedings of the MICCAI Workshop on Probabilistic Models For Medical Image Analysis (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2009, 12th International Conference London, UK 20.09.2009). 2009, S. 115-126. | Daum, Volker ; Hahn, Dieter ; ; Kuwert, Torsten: PCA Regularized Nonrigid Registration for PET/MRI Attenuation Correction. In: Wells, William ; Joshi, Sarang ; Pohl, Kilian (Veranst.) : Proceedings of the MICCAI Workshop on Probabilistic Models For Medical Image Analysis (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention - MICCAI 2009, 12th International Conference London, UK 20.09.2009). 2009, S. 127-138. |
Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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