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Themen

Hier finden Sie ein Übersicht über laufende Masterarbeiten sowie noch zu bearbeitende Masterthemen in der AG Visualisierung. Die unten genannten Themen sind so konzipiert, dass sie auch mit einem wissenschaftlichen Teamprojekt bzw. einem wissenschaftlichen Individualprojekt kombiniert werden können:

Masterthemen in Magdeburg

Bachelor-/Master-Arbeit: Analyse und Visualisierung von Pflanzensamen
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Am Leibnitz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) in Gatersleben, werden Metabolismus und Morphologie von Pflanzensamen mit Hilfe nicht-invasiver bildgebender Techniken, wie z.B. Computertomographie, untersucht. Ziel ist es, die Architektur des Samens und seine Wachstumskontrolle besser zu verstehen.
Die studentische Arbeit besteht aus einem Bildanalyse- und einem Visualisierungsteil. In Ersterem soll die 3D-Verteilung von Zellen des Samens in Form und Größe auf Grundlage eines CT-Datensatzes quantifiziert werden. Dazu ist eine Detektion der Zellen notwendig. Weiterhin ist der Samen in mehrere Kompartimente aufgeteilt. Das Signal aus der Bildgebung ist über die Kompartimente aber sehr ähnlich, so dass die Anordnung der Zellen oder ein Modell des Samens für Abgrenzung der Kompartimente nötig sind.
Im zweiten Teil der Arbeit sollen die Zellen und Kompartimente in 3D visualisiert werden. Traditionell sind hierbei Verdeckungsprobleme zu berücksichtigen. Weiterhin ist die Größe der Daten beträchtlich (1430x1360x1517 Schichten), so dass effiziente Renderingtechniken nötig sind.
Die Bearbeitung des Themas erfolgt in enger Kooperation mit dem IPK Gatersleben und ist in einem Forschungsprojekt angesiedelt.
Literatur: Verboven et al.: „Void space inside the developing seed of Brassica napus and the modelling of its function”. New Phytol. 2013 September; 199(4): 936–947.
Kontakt: Dr.-Ing. Steffen Oeltze-Jafra, Dr. Hardy Rolletschek


Visualisierung von Clusteringergebnissen in Blutflußdaten
 <html><br></html> In der Arbeitsgruppe Visualisierung werden Techniken für die Visualisierung und Analyse von Blutflußdaten, im Besonderen von zerebralen Aneurysmen, entwickelt. Eine Möglichkeit der Flussvisualisierung ist die Darstellung des gemessenen oder simulierten Vektorfeldes durch Stromlinien. Bei einer ausreichend detaillierten Abtastung des Flusses führt dies jedoch zu einer sehr großen Anzahl von Stromlinien (>2000) und somit zu einer schwer interpretierbaren Visualisierung. So sind Flussstrukturen im Gefäßinneren nicht erkennbar. In der Arbeitsgruppe wurden daher Techniken für die Clusteranalyse von Stromlinien entwickelt. Ziel dieser Techniken ist es ähnliche Stromlinien in Gruppen zusammenzufassen. Im Rahmen der Masterarbeit sollen diese Gruppen in der Visualisierung durch einen oder mehrere aussagekräftige Repräsentanten ersetzen werden. Ein Repräsentant beschreibt das zugehörige Cluster hinreichend, sowohl bezüglich der Geometrie der enthaltenen Stromlinien als auch bezüglich ihrer Attribute, wie Geschwindigkeit oder Druck.
Literatur: Cluster Representatives
Anforderungen: Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet; Programmiererfahrung in C++ (und VTK)
Kontakt: Dr.-Ing. Steffen Oeltze-Jafra


Bachelor-/Master-Arbeit: Vermessung des Hippocampus in Hochfeld-7-Tesla MR-Daten
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Der Hippocampus (HC) ist eine Struktur im medialen Schläfenlappen des Gehirns, die für das Langzeitgedächtnis eine entscheidende Rolle spielt und besonderes früh strukturelle Veränderungen im Alter sowie bei der Alzheimer Demenz zeigt. Diese strukturellen Veränderungen beginnen in spezifischen Subregionen des Hippocampus (u.a. Stratum Radiatum Lacunosum Moleculare, SRLM), die mit Hilfe der 7 Tesla Hochfeld-MRT identifiziert und vermessen werden sollen. Der Schwerpunkt liegt dabei zunächst auf der SRLM. Die Arbeit erfolgt in enger Kooperation mit dem Institut für Kognitive Neurologie und Demenzforschung (IKND) der Universität Magdeburg. Folgende Teilaufgaben sind zu erfüllen:
  • Test von Verfahren zur autom. Zerlegung des HC in Subregionen, z.B. Freesurfer und ASHS
  • Falls Test erfolgreich, Integration des (besten) Verfahrens in den Arbeitsablauf des IKND
  • Dickenmessung der SRLM komplett in MATLAB umsetzen (Algorithmus existiert bereits, aber verteilt über MeVisLab und MATLAB)
  • Entwicklung von visuelle und quantitativen Methoden für den Vergleich lokaler SRLM-Dicke und SRLM-Form über Gruppen von Individuen hinweg
Literatur: Measurement of the SRLM
Anforderungen: Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet; Programmiererfahrung (vorrangig MATLAB, C++ wünschenswert)
Kontakt: Dr.-Ing. Steffen Oeltze-Jafra, Dr. Hartmut Schütze


Wissenschaftliche Team-/Individualprojekte: 4D-CT und Therapieplanung
4d-ct_image.jpg Die Physikgruppe in der Klinik für Strahlentherapie der Medizinischen Fakultät bietet verschiedene Themen für wissenschaftliche Team- und Individualprojekte sowie Bachelor- und Masterarbeiten an. Die Beschreibung der einzelnen Themen sind den unter “weitere Infos” stehenden Dokumenten zu entnehmen. Es handelt sich dabei vorrangig um das Testen einer 4D-CT Anlage, der Optimierung von Therapien sowie um die Erprobung von virtuellen Simulationen. Ein Anpassung der Themen an die entsprechenden Projektarten ist möglich.
weitere Infos: Topics 1, Topic 2, Topic 3
Anforderungen: Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet;
u.U. Programmiererfahrung (C++ o.ä.).
Kontakt: Dr. Mathias Walke


Masterthemen beim Fraunhofer MEVIS

Fraunhofer MEVIS Bremen ist ein außeruniversitäres Forschungszentrum, das sich in enger Zusammenarbeit mit Radiologen und anderen Ärzten (vor allem Chirurgen) der bildbasierten Diagnostik und Therapieplanung widmet. MeVis wurde 1995 gegründet und beschäftigt etwa 35 Mitarbeiter, überwiegend Naturwissenschaftler, Mathematiker und Informatiker sowie einen Facharzt für Radiologie.

Masterthemen bei Siemens

Folgende Themen werden bei Siemens angeboten:

Effiziente Visualisierung von Blutgefäßbäumen mit Hervorhebung pathologischer Bereiche
Erkrankungen des Blutkreislaufs gehören zu den am weitesten verbreiteten Krankheiten in Industrienationen. So starben alleine in Deutschland im Jahr 2001 insgesamt 290.000 Personen an Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems. Zuverlässige Diagnosesysteme und eine Verbesserung bestehender Verfahren sind daher von großer Bedeutung. Eine zentrale Aufgabe stellt hierbei eine geeignete Visualisierung des segmentierten Blutflußbaums beziehungsweise einzelner, erkrankter Abschnitte der Blutgefäße dar.

Diese Diplom-/Masterarbeit ist Teil eines Projekts zur vollautomatischen Segmentierung und Interpretation des arteriellen Gefäßbaums. Hierzu werden Verfahren entwickelt um unter Verwendung von anatomischen Hintergrundwissen, das in einem Referenzmodell abgelegt ist, den Gefäßbaum zu segmentieren. Anschließend soll die Diagnose durch geeignete Interpretation der Segmentierung optimal unterstützt werden. Die Grundlage des Systems sind dabei CT-Bilder, in denen Gefäße durch Kontrastmittel von umgebendem Gewebe hervorgehoben dargestellt werden.

Der Aufgabenbereich dieser Diplom-/Masterarbeit umfasst folgende Punkte:
- Effiziente Erzeugung eines Oberflächennetzes aus einem Graphen bestehend aus Gefäßmittelpunkten und zugehörigen Konturen
- 3D Visualisierung des Oberflächennetzes mit Hervorhebung der Abweichungen zwischen Segmentierung und Referenzmodell
- Visualisierung pathologischer Bereiche, wie Stenosen, Aneurysmen und Kalzifikationen

Voraussetzung für eine erfolgreiche Durchführung der Arbeit sind Kenntnisse der Computergraphik/Visualisierung sowie der Programmierung mit C++, wünschenswert ist außerdem Erfahrung in medizinischer Bildverarbeitung
Literatur T. Beck, C. Biermann, D. Fritz et al.: “Robust model-based centerline extraction of vessels in CTA data”, Proc. SPIE, Vol. 7259, 2009
S. Grosskopf, C. Biermann, K. Deng et al.: “Accurate, fast, and robust vessel contour segmentation of CTA using and adaptive self-learning edge model”, Proc. SPIE, Vol. 7259, 2009
Kontakt: Siemens: Christian Tietjen


Evaluierung von Techniken zur Selektion von Objekten in dreidimensionalen Darstellungen
thesis_siemenslivervis.jpg Chirurgische Eingriffe an der Leber, etwa zur Entfernung von Tumoren, gelten aufgrund der komplexen Struktur der Blutversorgung innerhalb der Leber als besonders schwierig. Für eine erfolgreiche Operation ist die genaue Kenntnis des Verlaufs der Blutgefäße von entscheidender Bedeutung, da sich an ihnen die Schnittführung der Resektion orientiert.

Diese Diplomarbeit ist eingebettet in ein Projekt, dessen Ziel ein neuartiges Planungssystem für Leberoperationen ist. In Kooperation mit klinischen Partnern sollen neue Verfahren entwickelt werden, um insbesondere die Diagnose, chirurgische Therapie und Verlaufskontrolle vonLebertumoren sicherer und effizienter zu gestalten und so die Heilungschancen von Patienten wesentlich zu verbessern. Die Grundlage des Systems bilden dabei CT-Bilder, da diese die Anatomie der Leber optimal darstellen.

Die Aufgabenstellung der Diplomarbeit umfasst folgende Punkte:
- Integration einer gegebenen Blutgefäßsegmentierung in das Planungssystem
- 3D Visualisierung der segmentierten Gefäße und anderer segmentierter Strukturen wie Tumore zur intuitiven Operationsplanung
- Entwicklung von Mechanismen zur Editierung und Annotation der verschiedenen Lebergefäßbäume mit minimaler Nutzerinteraktion
- Berechnung und Visualisierung von Parametern wie Abständen zwischen Gefäßen und bereits segmentierten Tumoren, Hervorhebung möglicher Risiko-Strukturen
- Semi-automatische Definition von funktionalen Lebersegmenten und Resektionsarealen

Voraussetzung für eine erfolgreiche Durchführung der Arbeit sind Kenntnisse der Computergraphik/Visualisierung sowie der Programmierung mit C++, wünschenswert ist außerdem Erfahrung in medizinischer Bildverarbeitung.
Kontakt: Bernhard Preim, Siemens: Arne Militzer


Hervorhebung und Visualisierung von Gefäß-Strukturen in CT Daten
Für die Befundung von Computer-Tomographie (CT) Daten ist es in vielen Fällen wichtig, die Gefäße innerhalb einer lokalen Nachbarschaft um eine Zielstruktur (z.B. segmentierte Region) darzustellen. Die Gefäße werden in der Regel durch Kontrastmittelgabe unmittelbar vor dem CT-Scan “sichtbar” gemacht. Die 3D-Visualisierung (Volume Rendering) solcher Daten mittels gewöhnlicher, rein intensitätsbasierter Transferfunktionen reicht in der Regel nicht aus, um die Gefäße deutlich von Strukturen mit ähnlichen Intensitäten abzugrenzen.

Das Ziel der Arbeit ist die Hervorhebung/Verstärkung und Visualisierung von Gefäßstrukturen anhand von kontrastierten CT Daten. Dazu sollen geeignete Filter entwickelt und implementiert werden, die Gefäße in den Bilddaten detektieren und charakterisieren. Die Gefäße sollen dann zusammen mit der eigentlichen Zielstruktur (bestehende Segmentierung) visualisiert werden.

Die Arbeit soll bei Siemens Medical Solutions im Geschäftsgebiet Computed Tomography in Forchheim (bei Erlangen) angefertigt werden. Zur Umsetzung sind Erfahrungen der OO-Programmierung (C++) sowie Kenntnisse im Bereich Bildverarbeitung und Visualisierung (OpenInventor) wünschenswert. Als Implementierungsplattform sollte MeVisLab (MeVis, Bremen) dienen.
Kontakt: Bernhard Preim, Siemens: Christian Tietjen


Laufende Masterarbeiten

Name, VornameTitel der Arbeit Institut/FirmaBetreuer
Mandy ScherbinskyComputerunterstützung zur Planung von Bone-Bridge-OperationenUniversität Magdeburg Bernhard Preim
Kevin ThielDynamische Methoden für den Einsatz von Image-based Rendering in Spatial Augmented Reality AnwendungenUniversität Magdeburg Bernhard Preim
Ronny WegenerAdding Haptic Feedback to Geodesy Analysis Tools used in Planetary Surface ExplorationDLR Braunschweig / Universität Magdeburg Bernhard Preim
Patrick SaalfeldMethoden zur Skizzierung von Gefäßen und Gefäßerkrankungen mit integriertem BlutflussUniversität Magdeburg Bernhard Preim, Kai Lawonn
David KiliasShape Variance based Analysis of Heterogenous Cohort Study DataUniversität Magdeburg Bernhard Preim, Paul Klemm
Julia HempelEntwicklung eines Verfahrens zur Erkennung von Fahrerablenkung basierend auf BedienhandlungenUniversität Magdeburg Bernhard Preim

Laufende Bachelorarbeiten

Name, VornameTitel der Arbeit Institut/FirmaBetreuer
Jan SchumacherErstellung einer Referenz-Implementierung einer MVC-basierten APL für interaktive Formulare auf Android-GerätenStatconsult IT-Service GmbH/ Universität Magdeburg Bernhard Preim
Sebastian HesseDevelopment of a Graphical User Interface for the Explorative Design of Driving ScenariosDLR Braunschweig / Universität Magdeburg Bernhard Preim
David PerlichVisuell-interaktive, merkmalsbasierte Analyse von Fußball-BewegungsdatenUni Konstanz/ Universität Magdeburg Bernhard Preim