Positionsbestimmung in medizinischen Volumendatensätzen

Motivation

Im medizinischen Alltag werden immer häufiger radiologische Untersuchungen (etwa CT oder MRT Scans) durchgeführt. Aufgrund deren Größe (100 - 1.000 MB) werden zu Diagnosezwecken oft nur einige wenige Ausschnitte (Slices) an den behandelnden Arzt geschickt. Will dieser nun einen dieser Ausschnitte mit einer (oder mehreren) vorangehenden Aufnahme(n) vergleichen um den Fortschritt einer Behandlung zu überprüfen, so muss er sich den Vergleichsscan zuerst komplett laden und dann den passenden Ausschnitt manuell einstellen. Das kostet viel Zeit, die man durch eine automatisierte, bildgetriebene Positionsbestimmung einsparen kann.

Bei Datengrößen von mehreren 100MB pro Scan ist es sowohl für das medizinische Bildarchiv als auch für den Arzt von Vorteil, wenn die angefragte Position schnell gesucht und vom System ausgewählt werden kann, ohne einen kompletten Scan laden zu müssen.

Bilder unterschiedlicher Scans & Patienten

Aufgabenstellung (als Bachelor-/ Master- / Projekt- / Diplomarbeit)

In Rahmen unserer Beteiligung am Theseus-Projekt soll eine bestehende Methode zur Positionsbestimmung eines 2D-Bildes im menschlichen Körper weiterentwickelt werden. Hierbei existieren unter anderem folgende Unteraufgaben, die im Rahmen von Bachelor-, Projekt-, Diplom- und Masterarbeiten bearbeitet werden können:

• Detektion und Identifikation stabiler Körperregionen zur Positionsbestimmung
• Automatisches Tagging von Körperregionen
• Erstellung eines Körperhöhen-Atlas mithilfe stabiler Landmarks

Abgeleitete Features

Vorkenntnisse

• Java Kenntnisse
• Grundlagen der Grafikverarbeitung wünschenswert
• Es werden KEINE medizinischen Vorkenntnisse benötigt, sind jedoch hilfreich

Interesse oder noch Fragen? Kommen Sie zu uns!

Kontakt: Matthias Schubert, Marisa Thoma, Franz Graf