Here you can find an overview of ongoing master theses as well as master topics still to be worked on in the AG Visualisierung. The topics listed below are designed in such a way that they can also be combined with a scientific team project or a scientific individual project:
Themen in Magdeburg
- Improving the Segmentation and Visualization of Intracranial Aneurysms in 3D Angiograms
When segmenting and visualizing intracranial aneurysms in three-dimensional (3D) angiograms, there is often a tendency to overemphasize the neck of the aneurysm, whereas its nature plays a crucial role in the morphological analysis for selecting the appropriate interventional procedure. Using two-dimensional (2D) angiographic imaging, the true morphology can be more accurately assessed if the projection direction is appropriate. On the one hand, such 2D data are obtained in the form of additional high-resolution images during diagnosis or intervention. On the other hand, they are available in the form of lower resolution 2D raw data from the acquisition of the 3D images themselves.
In this thesis, both types of 2D images will be tested for their suitability to be used as an automated mask for the optimization of 3D visualization and segmentation in order to improve the morphological quality of 3D visualization and segmentation.
The implementation will be done in Python using the open source tools Visualization Toolkit (VTK – https://vtk.org) for segmentation and visualization and if necessary Insight Toolkit (ITK – https://itk.org) or SimpleITK (https://simpleitk.org) for any necessary registration between 2D and 3D image series.
Type: Bachelor/ or Master Thesis
Requirements: Good skills in scientific reading; critical thinking; good skills in programming (Python, VTK and related toolkits)
- A Visualization Task Taxonomy for Pandemic Analysis
- Adapted InfoVis Graphics to Communicate Medical Data
The comprehensible communication of medical research to the broad public plays an important role in many situations, such as education about preventive examinations or vaccinations. Recently, narrative visualization, i.e. the combination of storytelling techniques with interactive graphics is used to communicate scientific findings. A variety of information visualizations such as diagrams and 2D maps have been used to visually communicate scientific findings. However, little research has been done on how comprehensible annotated diagrams such as bubble charts or medical expert diagrams such as Kaplan-Meier plots are for the broad public or how these representations need to be adapted.
Goal: The goal should be to investigate different information visualization techniques regarding their suitability to visually communicate medical information to the broad public. Based on this analysis, guidelines should be derived on how information visualizations need to be adapted to become understandable for people without specific medical background knowledge. The adapted visualizations should be evaluated with participants from the broad public to validate their understandability.
Type: Bachelor/ or Master Thesis (Team project (2 FIN students) would also be possible)
Requirements: Good skills in scientific reading; critical thinking; good skills in graphics programming (exact languages like D3 or OpenGL can be chosen freely)
References
[1] Morris, T., et al. “Proposals on Kaplan–Meier plots in medical research and a survey of stakeholder views: KMunicate.” BMJ open 9.9 (2019): e030215.: https://bmjopen.bmj.com/content/9/9/e030215.abstract
[2] Drucker, S., et al. “Communicating data to an audience.” In Data-driven storytelling, pp. 211-31. AK Peters/CRC Press, 2018: chrome-extension://oemmndcbldboiebfnladdacbdfmadadm/https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02310515/document
[3] Meuschke, M., et al. “Towards Narrative Medical Visualization.” arXiv preprint arXiv:2108.05462 (2021).: https://arxiv.org/abs/2108.05462 - Develop VR/Web Radiochemistry Application for Students
Within the European A-CINCH project, which addresses the loss of the young generation’s interest for nuclear knowledge, virtual experiments are developed.
Tasks:
- Develop a radiochemistry experiement as a VR and web application
- Evaluate its user experience and usability
The project has to be realised in the game engine Unity, thus the following is required:
- Knowledge of basic computer graphics
- Experience with C# and Unity
- Master Thesis: Deep Learning Based Segmentation Task of medical CT-Images based on advanced Preprocessing
Current state:
The chances of success of tumor treatment are highly dependent on the patient’s physical condition. In everyday clinical practice, the patient’s BMI is calculated for this purpose. However, this is a rather inaccurate measure, since the distribution of muscle to fat tissue is a decisive indicator. For a more accurate evaluation, the patient’s CT images must be evaluated. However, this is a time-consuming task.
Scope of the thesis:
This work is intended to address the problem. Currently, data are being acquired in clinical practice and segmented by experts. These are CT data sets in which muscle and fur tissues were segmented in one layer. Your task is to create an automatic segmentation using Deep Learning methods. Subsequently, the segmented regions are to be evaluated with the help of a measure. The explicitly mentioned preprocessing step is to split the given segmentation (symmetry of the body) to provide more data to the network during the learning process. An optional extension would be the automatic selection of the layer in which the evaluation should take place.
We offer:
- interesting clinically relevant research
- support in technical questions and writing of the thesis
We expect:
- good programming skills (Python)
- knowledge of image processing
- experience with Deep Learning and frameworks (Pytorch, Tensorflow, Keras)
- good study achievements
- Interactive Blood Flow Exploration – In collaboration with Dept. of Neurology, OVGU and Inria, France
In cerebral aneurysm research, CFD simulations allow us to gain a better understanding of the dynamics of the blood flow. The simulated flow is often visualized using integral curves resulting in cluttered “spaghetti plots”. Advanced approaches group similar curves and show only selected representatives (image). These approaches however, fail in showing the clusters’ spatial extent. In this thesis, an interactive approach facilitating a continuous transition between the full set of integral curves and an uncluttered abstracted visualization shall be developed. Browsing back and forth through various levels of abstraction shall allow the user to grasp both, the general structure of the blood flow pattern as well as the spatial extent of individual substructures.
Requirements: Good to very good programming skills (C++) are mandatory
- 3D-Stereoverfahren für die Herzchirurgie
Im Rahmen der Arbeit sollen Stereoverfahren für die 3D-Rekonstruktion von Strukturen aus intraoperativen Endoskopiebildern entwickelt werden. Die Arbeit wird in enger Kooperation zwischen der Fakultät Informatik der OvGU Magdeburg (Dr. Sandy Engelhardt) und der Herzchirurgie des Universitätsklinikums Heidelberg (Prof. De Simone) durchgeführt. Weitere Themen für Abschlussarbeiten sind vorhanden. Melden Sie sich gern bei Interesse.
Aufgaben
- Meshing einer rekonstruierten 3D-Punktewolke
- Texturierung der Oberfläche
- Fusion von verschiedenen Ansichten zu einem Mesh
Anforderungen: Programmiererfahrung in C++ (OpenCV- Kenntnisse hilfreich)
- Master-Arbeit: Skizzenbasierte Kartenprojektion für zerebrale Aneurysmen
Zerebrale Aneurysmen sind pathologische Aussackungen der Gefäßwand, welche meistens an den Bifurkationen der großen Hirnarterien auftreten. Die Gefäßwand besitzt an diesen Stellen ein hohes Rupturisiko, was zu starken inneren Blutungen führt und in 60 % der Fälle den Tod des Patienten zur Folge hat. Daher ist eine patientenspezifische Einschätzung des Rupturrisikos nötig. Jedoch hängt die Ruptur von zahlreichen Kriterien ab, deren Zusammenhänge bisher nicht ausreichend verstanden sind. Blutflusssimulationen helfen dabei das patientenspezifische Rupturrisiko zu analysieren. Jedoch handelt es sich dabei um sehr komplexe Daten, was deren Auswertung enorm erschwert. Mit Hilfe von Standardtechniken wie Farbkodierungen und Animationen in 3D versuchen Experten rupturgefährdete Gefäßregionen ausfindig zu machen. Auftretende Verdeckungen machen es jedoch nahezu unmöglich über die Zeit Hochrisikoregionen zu finden. 2D Projektionen der 3D Gefäßgeometrie werden häufig eingesetzt, um verdeckungsfreie Überblicksvisualisierungen zu erzeugen. Jedoch führen derartige Projektionen zu Verzerrungen, die die Datenanalyse erschweren.
Ziel: Skizzenbasierte Katenprojektion für zerebrale Aneurysmen, die die verdeckungsfreie Darstellung des Aneurysmas und benachbarter Gefäße erlaubt
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
- Evaluierung von Kartenprojektionen für zerebrale Aneurysmen
Zerebrale Aneurysmen sind pathologische Aussackungen der Gefäßwand, welche meistens an den Bifurkationen der großen Hirnarterien auftreten. Die Gefäßwand besitzt an diesen Stellen ein hohes Rupturisiko, was zu starken inneren Blutungen führt und in 60 % der Fälle den Tod des Patienten zur Folge hat. Blutflusssimulationen helfen dabei das patientenspezifische Rupturrisiko zu analysieren. Jedoch handelt es sich dabei um sehr komplexe Daten, was deren Auswertung enorm erschwert. Mit Hilfe von Standardtechniken wie Farbkodierungen und Animationen in 3D versuchen Experten rupturgefährdete Gefäßregionen ausfindig zu machen. Auftretende Verdeckungen machen es jedoch nahezu unmöglich über die Zeit Hochrisikoregionen zu finden.
Ziel: Evaluation verschiedene Projektionstechniken für eine eine verdeckunsfreie Darstellung des Gefäßes
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
- Master-Arbeit: Evaluierung von Glättungsverfahren für Vektorfelder gemessener Blutflussdaten
Die patientenspezifische Hämodynamik spielt eine zentrale Rolle in der Entwicklung und dem Voranschreiten kardiovaskulärer Krankheiten. Informationen über die patientenspezifische Hämodynamik können nicht invasiv mit Hilfe der 4D Phasen-Kontrast-Magnet-Resonanz Bildgebung aufgenommen werden.Ein Nachteil gemessener Flussdaten ist ihre Anfälligkeit gegenüber Rauschen, was die weitere Analyse erschwert.
Ziel: Quantitative und qualitative Evaluation der Eignung verschiedener Glättungsverfahren für gemessene Flussdaten
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
- Exploration von Clustering-Ergebnissen in zerebralen Aneurysmen
Zerebrale Aneurysmen sind pathologische Aussackungen der Gefäßwand, welche meistens an den Bifurkationen der großen Hirnarterien auftreten. Die Gefäßwand besitzt an diesen Stellen ein hohes Rupturisiko, was zu starken inneren Blutungen führt und in 60 % der Fälle den Tod des Patienten zur Folge hat. Neben morphologischen Aspekten werden bestimmte Blutflussmuster, wie Verwirbelungen mit einem erhöhten Rupturrisiko in Verbindung gebracht. Um den Einfluss von Verwirbelungen auf die Gefäßwand zu verstehen, müssen diese angemessen visualisiert und exploriert werden können. Eine Möglichkeit der Flussvisualisierung ist die Darstellung des gemessenen oder simulierten Vektorfeldes durch Integrallinien. Das Anzeigen aller Integrallinien führt jedoch zu visuellen Überlagerungen, wodurch die Exploration von zeitlich und/oder räumlich dicht zusammenliegenden Verwirbelungen erschwert wird. Daher wurden Clustering-Methoden entwickelt, die die Integrallinien zu Gruppen zusammenfassen.
Ziel: Eine stufenweise Visualisierung und Exploration dieser Gruppen
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
- Bachelor-/Master-Arbeit: Analyse und Visualisierung von Pflanzensamen
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. - Visualisierung von Clusteringergebnissen in Blutflußdaten
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.
Anforderungen
- Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet
- Programmiererfahrung in C++ (und VTK)
Masterthemen beim Fraunhofer MEVIS in Bremen
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 - Master-Arbeit: Evaluierung von Techniken zur Selektion von Objekten in dreidimensionalen Darstellungen
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.
Laufende Arbeiten
Name, Vorname | Typ & Titel der Arbeit | Institut / Firma | Betreuer |
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Podishetti, Ranadheer | Master-Arbeit Compaison of Radiomics-based Analysis and Deep Learning-based Analysis for Correlation of Epicardial Adipose Tissue and Patient Outcome | Universität Magdeburg | Sylvia Saalfeld |
Afzal, Tayyab | Master-Arbeit Medical tools detection and classification with smart glasses based on YOLOV7 and YOLOV8 | Universität Magdeburg | Bernhard Preim |
Pandey, Vatsal | Master-Arbeit Deep Learning based Co-Registration of Point Clouds | Universität Magdeburg | Georg Hille Sylvia Saalfeld |
Umeh, Stanley | Master-Arbeit A Clinical Support System for Intracranial Aneurysm Using Reverse Instance Selection (RIS) | Universität Magdeburg | Lena Spitz Sylvia Saalfeld |
Krebs, Marcel | Master-Arbeit Narrative Patterns in Commercial Engagement Software | Universität Magdeburg | Monique Meuschke |
Waqar, Hussain | Master-Arbeit Designing an online platform for Business Partnership collaboration: Understanding users need | Universität Magdeburg | Bernhard Preim |
Asad, Karim | Master-Arbeit Visual Summary of Videos using aggregated Keyframes with Seam-Carving Optimization | Universität Magdeburg | Monique Meuschke |
Mudupur, Dhanush Kumar | Master-Arbeit Exploring 3D Gaussian Splatting for Brain MRI Data Visualization | Universität Magdeburg | Bernhard Preim Malte Avenhaus |
Kaplesh, Hitesh | Master-Arbeit Evaluating Silicone Liver Model for Ultrasound Training in VR | Universität Magdeburg | Bernhard Preim, Christian Hansen |
Ghosh, Tathagata | Master-Arbeit DRACO Data Master: A Metadata-Driven Approach Utilizing Ontologies and Knowledge Graphs for the Laser Particle Acceleration | Universität Magdeburg | Bernhard Preim |
Jassem, Jihad | Master-Arbeit Interaktive 3D-Verschiebung: Vergleich von Affordance-Techniken für ein breites Publikum | Universität Magdeburg | Monique Meuschke Bernhard Preim |
Jafar Sello, Sipan | Master-Arbeit Interaktive 3D-Rotation: Vergleich von Affordance-Techniken für ein breites Publikum | Universität Magdeburg | Monique Meuschke Bernhard Preim |
Pandurangacharya Upadhyaya, Supriya | Master-Arbeit CNSNet: A Deep Learning Approach for 3D Surface Reconstruction of the Contour Neurovascular System | Universität Magdeburg | Iam Spitz, Sylvia Saalfeld, Bernhard Preim |
Name, Vorname | Typ & Titel der Arbeit | Institut / Firma | Betreuer |
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Kühne, Felix | Bachelor-Arbeit Development of game design elements for an Extended Reality-based therapeutic system for vestibular rehabilitation in older adults | Universität Magdeburg, DZNE | Bernhard Preim, Ruojing Zhou |
Mohamed Elsayed, Mohamed Osama | Bachelor-Arbeit Brain Tumor Segmentation Using Deep Learning on the ReMIND Dataset | Universität Magdeburg | Bernhard Preim, Marianne Maktabi |