Forschung

Forschungsfeld: Computerassistierte Bildgestützte Interventionen
Leitung: Prof. Dr. Andreas Melzer

Das Forschungsfeld Bildgestützter Fokussierter Ultraschall beschäftigt sich mit neuen bildgesteuerten Verfahren und therapeutischen Assistenzsystemen im nichtinvasiven Bereich. Im Mittelpunkt steht der Einsatz von fokussiertem Ultraschall (FUS) unter Führung von Magnetresonanztherapie (MRgFUS). In präklinischen und klinischen Studien werden die Anwendungen auf verschiedene Organe untersucht. Weiterhin wird zu Einsätzen mit Roboter-assistiertem MRgFUS sowie interventionellen Techniken im PET-MRT geforscht. Ein weiteres Arbeitsgebiet ist die gezielte Arzneimittelabgabe und Strahlentherapie über In-vitro-Zellkulturen sowie die Untersuchung der kombinierten Anwendung von Strahlentherapie und FUS bei Krebserkrankungen (Meta-ZIK SonoRay).

Projekte:

• avatera Side-Docking
• 3MP-FUS
• SONO-RAY
• Bildgebende Robotik
• MRg-LIFUP

Forschungsfeld: Computerassistierte Bildgestützte Interventionen
Leitung: Prof. Dr. Andreas Melzer

Minimalinvasive Eingriffe dienen der patientenschonenden Diagnose und Therapie und werden derzeit vorrangig unter Röntgenbildgebung durchgeführt. Die Gruppe MR-gestützte Interventionen beschäftigt sich mit der Übertragung minimalinvasiver Eingriffe in die Umgebung der MR-Tomographie. Deren Vorteile sind neben einem verbesserten Weichgewebskontrast der Verzicht auf jodhaltige Kontrastmittel und ionisierende Strahlung. Bestandteile der Projektarbeiten sind u.a. die Entwicklung innovativer MR-tauglicher Instrumente sowie die Erforschung eines geeigneten medizinischen Workflows, welcher die Sicherheitsbestimmungen, den eingeschränkten Patientenzugriff sowie die Kommunikation in der MR-Umgebung berücksichtigt.

Forschungsfeld: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Leitung: Prof. Dr. Thomas Neumuth

Die rasanten Entwicklungen von Informations- und Kommunikationstechnologien in der Medizintechnik verändern wesentlich die Anforderungen an den chirurgischen Arbeitsplatz von heute. Das Forschungsfeld Modellbasierte Automation und Integration umfasst die Entwicklung eines „intelligenten“ Operationssaales, in dem eine auf die Bedürfnisse der Chirurgen angepasste Technik zum Einsatz kommt, die durch Kompatibilität der Systeme untereinander effektiv genutzt werden kann. Ziel dieses integrierten Arbeitsplatzes ist die qualitative und quantitative Verbesserung von Operationsverläufen durch Entlastung von nichtproduktiven Nebenarbeiten und die Erhöhung der Patientensicherheit durch chirurgisches Workflowmanagement.

Projekte:

• RESMEDTEC
• SUSTAINET – guarDian
• QoE
• SurgiTrace
• Open5GPacemaker
• VOLTA
• RescEU EMT
• ScaDS.AI
• 5G Compass
• 6G-Health

Forschungsfeld: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Leitung: Prof. Dr. Thomas Neumuth

Die wachsende Anzahl medizinischer Untersuchungsmöglichkeiten und Therapieformen für komplexe Krankheiten erfordert patientenspezifischere Therapieentscheidungen und Therapieprozesse, welche die Chance auf ein besseres klinisches Outcome erhöhen. Dies wird beträchtlich erschwert durch die Menge und Vielfalt an erhobenen Patientendaten und deren fragmentierter Speicherung und durch die Vielfalt an verfügbaren Therapieoptionen. Das Forschungsfeld Personalisierte Medizin adressiert diese Probleme durch die Modellierung therapeutischer Entscheidungsprozesse und die Entwicklung von Entscheidungsunterstützungssystemen, patientenspezifischen Therapieprozessmodellen, Methoden zur Extraktion und Strukturierung relevanter Informationen aus Patientenakten und standardisierten Informationsmodellen.

Projekte:

• DaDriv-StAC
• FazioTrain
• Certainty
• NFDI
• MediNET
• EOS
• KAIT
• AIQNET

Forschungsfeld: Modellbasierte Medizin und intelligenter Operationssaal
Leitung: Prof. Dr. Thomas Neumuth

Im Forschungsbereich Life Support Systems (LSS) werden innovative, nicht-invasive Verfahren zur Diagnose und Verlaufskontrolle von Lungenschädigungen und zukünftig weiteren Organfunktionsstörungen erforscht. Aktueller Schwerpunkt ist die Weiterentwicklung der Elektrischen Impedanz-Tomographie (EIT) zur patienten-spezifischen Visualisierung der Lungenfunktion mit Fokus auf Praktikabilität im inner- und außerklinischen Notfalleinsatz. Außerdem befasst sich die Arbeitsgruppe mit der quantitativen Analyse von CT-Scans zur numerischen Einschätzung von Störungen der Lungenbelüftung, die über die visuelle Auswertung der CT-Schichtbilder hinausgeht. Eine Kooperation mit Medizintechnik-Herstellern ermöglicht eine Überführung der Forschungsergebnisse in klinische Medizinprodukte.

Projekte:

• KIMed – das Netzwerk für Künstliche Intelligenz in der Medizin
• SoKoRoMed
• ProSafeMed – Brainsaver

Forschungsfeld: Intraoperative Multimodale Bildgebung
Leitung: Prof. Dr. Andreas Melzer

Die Forschungsgruppe beschäftigt sich mit der Entwicklung von nichtinvasiven bildgebungsbasierten Assistenzsystemen für chirurgische Anwendungen. Im Fokus stehen die Ultraschall-Bildgebung zur Unterstützung von Hirntumoroperationen, die Infrarot-Thermographie zur Planung von Hauttransplantat-Verpflanzungen und die Hyperspektral-Bildgebung zum Monitoring des Patientenzustandes und zur Erkennung von anatomischen Strukturen in der Viszeral-Chirurgie. Neben dem Einsatz, der klinischen Auswertung und Verbesserung der Bildgebungsgeräte für den Operationssaal werden innovative und spezifische Algorithmen zur Unterstützung der Interpretation und Analyse der Bilddaten entwickelt und in enger Zusammenarbeit mit klinischen Partnern ausgewertet.

Projekte:

• AID4HER2
• Klinische Relevanz HSI/MSI
• CortexMap

Forschungsfeld: Biomedical Data Analysis
Leitung: Prof. Dr. Thomas Neumuth

Die Forschungsgruppe Biomedizinische Datenanalyse widmet sich der Entwicklung neuer Methoden und Werkzeuge für die Untersuchung von komplexen biomedizinischen Prozessen und Systemen. Sie vereinigt Know-how in den Bereichen Entwurf von Algorithmen, analytischen Pipelines und Modellierung komplexer biomedizinischer Prozesse sowie die effiziente Software-Implementierung und schließlich die Integration in verschiedene diagnostische, therapeutische und präventive Anwendungen. Unser Know-how reicht von dem Design von Studien, der Unterstützung bei der Datenerfassung, der Analyse von großen Datenmengen und der Entwicklung von individuellen Methoden und Software bis hin zur Erstellung von Demonstratoren und Prototypen, die in marktfähige Produkte überführt werden können. Die Bereiche medizinische Algorithmen, multimodales Neuroimaging sowie mHealth und eHealth stellen besondere Schwerpunkte der Gruppe dar.

Projekte:

• DigiPhysio – NEO-TAPI