Softwareprojekt (BA), Wissenschaftliches Teamprojekt (MA), Laborpraktikum

Hier finden Sie ein Übersicht über laufende Studienarbeiten, Softwarepraktikas, Wissenschaftliche Teamprojekte und Laborpraktikas sowie entsprechende Themen in der AG Visualisierung.

Hinweis: Weitere Themen können durchaus aus den Masterthemen abgeleitet werden. Falls jemand noch keinen Teampartner hat, kann auch gern eine Email an die entsprechende Kontaktperson geschickt werden. Falls sich mehrere Studenten für ein Thema interessieren, kann die Arbeitsgruppe dann Rücksprache halten und ein Team kann gebildet werden.

Themen

Student Project: Mesh generation with machine learning
Task: Extension of Shrinkingtubemesh-generation (as illustrated below) with machine learning. The current version was written in matlab and is only suitable for cylinder-like structures, for example vessels. The program should be adjusted to fit a wider variation of shapes.
Subtasks: The task can be solved in two ways: using classical machine learning or with deep learning.
- Option 1: Maschine Learning
- including development of a range of suitable startshapes, definition of point cloud features for machine learning, generation of a Testdatabase, usage of Machine Learning to predict a suitable startshape and shrinkingtubemesh-algorithm parameter for a given pointcloud .
- Option 2: Deep Learning: Generate startshapes (simple, roughly the pointcloud describing meshes) using deep learning (for example using a pointcloud to mesh approach like AtlasNet); use these startshapes for the shrinkingtubemesh generation and compare to other mesh generation approaches .
Requirements: Knowledge of Python (Pytorch) and Matlab; Experience in Machine Learning/Deep Learning
We expect high-qualified students interested in this project (hiwi job / student assistant or team projects, bachelor or master thesis). Please send your application!
Contact Dr. Sylvia Saalfeld and Annika Niemann
Student Project: DL Segmentation of Meningiomas
We need you for our brain tumor segmentation project!
We want to support our clinical cooperation partners from the University Hospital in Magdeburg. You will work with real medical data sets and you should develop a Deep Learning-based solution.
Advantages: we have a Deep Learning server for remote work and the clinicians already provide sufficient ground truth data, so the data augmentation will be possible in feasible time.
We expect high-qualified students interested in this project (hiwi job / student assistant or team projects, bachelor or master thesis). Please send your application!
Contact Dr. Sylvia Saalfeld and Georg Hille


Wissenschaftliches Teamprojekt: 4D-Segmentierung von Herzklappen mit Deep Learning
In einem laufenden Forschungsprojekt zusammen mit der Herzchirurgie des Universitätsklinikums Heidelberg untersuchen wir CNN Deep Learning-Verfahren für die 4D-Segmentierung von Herzklappen auf klinischen Datensätzen. Basierend auf einer annotierten Trainingsdatenbank sollen verschiedene Netzwerke entwickelt und miteinander verglichen werden. Die Aufgabe eignet sich als Teamprojekt, kann aber auch für eine Abschlussarbeit angepasst werden.
Anforderungen: Gute bis sehr gute Kenntnisse in Python und C++, Tensorflow/Keras/Pytorch
Kontakt: Dr. Sandy Engelhardt


Wissenschaftliches Teamprojekt: Segmentierung von multiplen Herzstrukturen mit Deep Learning
In einem laufenden Forschungsprojekt zusammen mit Kinderkardiologen der UT Southwestern, Dallas untersuchen wir Deep Learning-Verfahren für die Segmentierung von Multiplen Herzstrukturen auf MRT-Daten. Basierend auf einer annotierten Trainingsdatenbank sollen existierende Netzwerke getestet und angepasst werden. Die Aufgabe eignet sich als Teamprojekt, kann aber auch für eine Hiwi-Stelle angeboten werden.
Anforderungen: Gute bis sehr gute Kenntnisse in Python, Tensorflow/Keras/Pytorch
Kontakt: Dr. Sandy Engelhardt


Wissenschaftliches Team-/Individualprojekt: Rekonstruktion und Visualisierung von Aneurysmen
Im Rahmen aktueller Forschungsprojekte werden Strömungsverhältnisse und die Wanddicke bei Aneurysmen untersucht. Bisherige Bildgebungs-methoden können die Wanddicke nur unzureichend abbilden. Mit intravaskulärem Ultraschall kann auch die äußere Gefäßwand erfasst werden. Im Rahmen des STIMULATE Projekts wird die Eignung von intravaskulärem Ultraschall zur Beurteilung von zerebralen Aneurysmen untersucht. Das Projekt umfasst die neuartige und spannende Analyse von Gefäßinnen- und außenwand (basierend auf Tierpräparaten), die Evaluation von Stentplatzierungen und Auswertung von Strömungssimulationen.
Für die Segmentierung von Gefäßinnen- und außenwand steht bereits eine Softwarebibliothek zur Verfügung, die an die neuen, speziellen Datensätze angepasst werden soll indem geeignete Parameter ermittelt werden. Für die Visualisierung sind verschiedene Erweiterungen denkbar, z.B. die Darstellung von Streamlines.
Anforderungen: Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet; Programmiererfahrung (vorrangig MATLAB, C++ wünschenswert)
Kontakt: Sylvia Glaßer


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 vorangig 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


Laufende Praktikas/Projekte

Name, VornameTitel der Arbeit Rubrik Betreuer