Medical Image Computing (MIC)

Medical Image Computing (MIC)

Medical Image Computing (MIC) li. nach re.: Jonas Cordes, Christoph Kolb, Josiah Blöcher*, Thomas Van Bruggen*, Jan Hering, Tobias Norajitra, Klaus H. Maier-Hein, Christian Weber*, Romy Henze*, Michael Götz, Julia* , Caspar Jonas Goch, Moritz Petry*; Tawfik Moher Alsady **, Peter Neher **, Bram Stieltjes ** (*alumni **missing)
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Therapieerfolge hängen häufig von genau auf den individuellen Patienten zugeschnittenen, medizinischen Entscheidungen ab. Eine wichtige Rolle spielt hierbei die bildgestützte Charakterisierung struktureller, funktioneller sowie anatomischer Gewebeeigenschaften. Mit der zunehmenden Komplexität bildgebender Verfahren wird es für den Arzt immer schwieriger, verfügbare Informationen über verschiedene räumliche Skalen, Zeitschritte und Modalitäten zu vereinen und zu entscheiden, welche Informationen relevant sind. Um diesen Herausforderungen gerecht zu werden, wurde im April 2010 die Arbeitsgruppe „Computational Disease Analysis“ mit Dr. Klaus Maier-Hein (geb. Fritzsche) als Projektleiter gegründet. Die Arbeitsgruppe wurde im Juni 2014 zur unabhängigen DKFZ Juniorgruppe „Medical Image Computing“.

Die Gruppe entwickelt rechnergestützte und mathematische Methoden zur Erfassung und Interpretation klinisch relevanter Parameter aus medizinischen Bildern. Unsere Entwicklungen umfassen Netzwerkanalysetechniken, graphische Modelle, statistische Form- und Erscheinungsmodelle sowie maschinelle Lernverfahren zur multiparametrische Integration der Daten und zur Unterstützung von Entscheidungsprozessen. Die Gruppe fokussiert sich insbesondere auf Neuro-Imaging-Methoden und die Analyse der Netzwerkarchitektur des menschlichen Gehirns, um dessen dynamische Veränderung in verschiedenen psychiatrischen und onkologischen Szenarien zu verstehen.

Als Mitglied im Sonderforschungsbereich (SFB) „Wissens- und modellbasierte Chirurgie“, in dem Dr. Maier-Hein das Projekt multiparametrische Daten- und Bildanalyse verantwortet, streben wir vermehrt die Anwendung unserer Methoden in anderen Bereichen wie der Bildanalysis im Bauch- oder Brustbereich an.

Ausgewählte Publikationen

Bach, Michael, Frederik B. Laun, Alexander Leemans, Chantal M. W. Tax, Geert J. Biessels, Bram Stieltjes, and Klaus H. Maier-Hein. “Methodological Considerations on Tract-Based Spatial Statistics (TBSS).” NeuroImage 100 (October 15, 2014): 358–69. doi:10.1016/j.neuroimage.2014.06.021.

Goetz, Michael, Christian Weber, Franciszek Binczyk, Joanna Polanska, Rafal Tarnawski, Barbara Bobek-Billewicz, Ullrich Koethe, Jens Kleesiek, Bram Stieltjes, and Klaus Maier-Hein. “DALSA: Domain Adaptation for Supervised Learning from Sparsely Annotated MR Images.” IEEE Transactions on Medical Imaging, 2015, 1–1. doi:10.1109/TMI.2015.2463078.

Hering, Jan, Ivo Wolf, and Maier-Hein, Klaus H. “Multi-Objective Memetic Search for Robust Motion and Distortion Correction in Diffusion MRI.” IEEE Transactions on Medical Imaging, 2016

Maier-Hein, Klaus H., Carl-Fredrik Westin, Martha E. Shenton, Michael W. Weiner, Ashish Raj, Philipp Thomann, Ron Kikinis, Bram Stieltjes, and Ofer Pasternak. “Widespread White Matter Degeneration Preceding the Onset of Dementia.” Alzheimer’s & Dementia 11, no. 5 (May 2015): 485–93.e2. doi:10.1016/j.jalz.2014.04.518.

Neher, Peter F., Maxime Descoteaux, Jean-Christophe Houde, Bram Stieltjes, and Klaus H. Maier-Hein. "Strengths and Weaknesses of State of the Art Fiber Tractography Pipelines - A Comprehensive in-Vivo and Phantom Evaluation Study Using Tractometer." Medical Image Analysis 26, no. 1 (December 2015): 287-305. doi:10.1016/j.media.2015.10.011

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