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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) 

Unsicherheitsvisualisierung von Blutflussdaten

Für die Rupturvorhersage von zerebralen Aneurysmen wird mittels computational fluid dynamics simulation (CFD) das Blutflussverhalten simuliert. Dieses kann dann z.B. mit Streamlines visualisiert werden.
Bei der CFD Simulationen gibt es dennoch einige Parametervariationen, so dass das Ergebnis mit einer gewissen Unsicherheit behaftet ist. Um die Variation abschätzen zu können, werden Ensemble Simulations durchgeführt, womit statt eines skalaren Wertes, Intervalle für bestimmte Parameter extrahiert werden können.

Ziel: Eine Visualisierung der Unsicherheit der Parameter mittels Techniken der Uncertainty Visualization

Anforderungen: Programmiererfahrung in C++ (VTK-Kenntnisse hilfreich) 

Visual Analytics of Intracranial Aneurysm Classification & Similarity Matching

Intracranial aneurysms are pathologic dilations of the intracranial vessel wall. They bear the risk of rupture and thus subarachnoidal hemorrhages with often fatal consequences for the patient. Since treatment may cause severe complications as well, substantial research was carried out to characterize the patient-specific rupture risk based on various morphological and hemodynamic parameters. Clinicians often adapt their treatment decisions by analyzing similar pathologies and conditions with respect to their treatment outcome. For this purpose, we provide a reference database (serving as our training data set). The goal is to identify the most similar reference cases for a new aneurysm. The similarity comprises various factors, e.g. location of the aneurysm, size or previously extracted shape parametres.
Questions: 1) Given an aneurysm of interest, which are the k most similar aneurysms from the training set (i.e. the reference database)? 2) How much more similar is an aneurysm of interest to its most/second-most/etc. similar aneurysm from the training set in comparison with the average similarity towards an arbitrary aneurysm? 3) How does similarity change when the value of feature F is altered to x?
Similarity calculation is dependent on the feature space. There should be two options for selecting an appropriate feature space: a) Supervised feature selection using a target variable (rupture status, course of treatment, …). Example: Correlation-based feature selection, b) Expert input. The medical expert (radiologist) selects a set of relevant features based on his knowledge.
The proposed Visual Analytics system should contain the following components: i) a G U I for comparing aneurysms based on the most important parameters and similarity as described above, ii) input panels for similarity calculations, iii) a radar chart like visualization for juxtaposing 2 or more aneurysms w.r.t. a set of features, iv) further components upon consultation.

Prerequisites

  • Experience with R (preferred), Python or MATLAB
  • Working knowledge of data mining

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.

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.

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)

4D-CT und Therapieplanung

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.

Anforderungen

  • Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet
  • u.U. Programmiererfahrung (C++ o.ä.)