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    Wissenschaftliches Rechnen

    BMBF finanziert Verbundprojekt der MR Bildgebung und Künstlichen Intelligenz an der Universität Würzburg in Zusammenarbeit mit dem Universitätsklinikum Würzburg und der FAU Erlangen

    13.02.2020

    Das Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) fördert die "Intelligente MR-Diagnose der Leber durch Verknüpfung von modell- und datengetriebener Verfahren (iDeLIVER)". Das Projekt untersucht den Einsatz und die Weiterentwicklung von Methoden des maschinellen Lernens zur MR-Bildrekonstruktion und zur Klassifikation von Leberläsionen.

    Basierend auf einem Vergleichsmodell und datengetriebenen Bildrekonstruktionsmethoden sollen diese systematisch verknüpft werden, um eine hohe Beschleunigung zu ermöglichen, ohne den diagnostischen Wert zu beeinträchtigen. Neben der Gestaltung geeigneter Netzwerke soll auch untersucht werden, ob Metadaten (z.B. Alter des Patienten) in die Rekonstruktion einbezogen werden können. Darüber hinaus sollen geeignete Klassifikationsalgorithmen auf einer Bildbasis entwickelt und das Potential einer direkten Klassifikation auf den Rohdaten untersucht werden. Langfristig kann eine intelligente MR-Diagnostik die Effizienz des Einsatzes von MR-Hardware deutlich erhöhen, eine bessere Patientenversorgung gewährleisten und neue Impulse in der Medizintechnik setzen.
    Die Universität Würzburg erhält in diesem Projekt rund 500.000 EUR an Fördermitteln.

    Beteiligte Forschungs- und Anwendungspartner in dem Projekt sind:
    Prof. Dr. Alfio Borzì und Prof. Dr. Bernadette Hahn – Lehrstuhl für Wissenschaftliches Rechnen, JMU Würzburg
    Prof. Dr. Andreas Maier, Lehrstuhl für Mustererkennung, FAU Erlangen-Nürnberg
    Prof. Dr. Herbert Köstler und Priv.-Doz. Dr. Tobias Wech, Experimentelle Radiologie, Universitätsklinikum Würzburg
    Prof. Dr. Thorsten Bley, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Würzburg
    Dr. Moritz Berger, Siemens Healthcare GmbH, Erlangen
    Prof. Dr. Karsten König und Dr. Andreas Schindele, JenLab GmbH, Berlin

     

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