Fraunhofer MEVIS forscht und entwickelt von der Bildakquisition über die Bildverarbeitung, Modellierung und Visualisierung bis hin zu User Interface- und Applikationsdesign. Wir schaffen spürbaren klinischen Mehrwert durch die Zusammenführung unserer Kompetenzen zu nutzerzentrierten Gesamtlösungen. Seit 2011 verfügt Fraunhofer MEVIS für seine Entwicklungen auf dem Gebiet der Magnetresonanz-Bildgebung über einen eigenen 3-Tesla-Tomographen und hat zudem seine etablierten Kompetenzbereiche um die patientenindividuelle numerische Simulation erweitert: mit der Integration mathematischer Beschreibungen biophysikalischer Prozesse können die medizinischen Bilddaten durch Modellwissen gewinnbringender im klinischen Alltag eingesetzt werden.

Durch Methoden der Bildverarbeitung können aus komplexen medizinischen Bilddaten die für den Arzt relevanten Informationen extrahiert werden. Wir erforschen und entwickeln robuste Algorithmen, um Strukturen zu identifizieren und abzugrenzen (Segmentierung) oder Bildinhalte zu klassifizieren. Um eine kombinierte Auswertung mehrerer Bilder zu ermöglichen, werden bei der Registrierung Bilddaten aus unterschiedlichen Modalitäten (u.a. CT, MRT, PET, Ultraschall, CBCT), mehreren Zeitpunkten oder sogar von verschiedenen Patienten passend und mit hoher anatomischer Präzision überlagert.

Softwaregestützte Quantifizierung kann die Genauigkeit und Zuverlässigkeit medizinischer Diagnosen und Verlaufsbewertungen substanziell verbessern, beispielsweise durch fortgeschrittene volumetrische Methoden (z.B. präzise Größenbestimmung für Therapieplanung oder Verlaufskontrolle) oder Analyse funktioneller Bildgebung (z.B. Perfusion oder Fluss). Darüber hinaus erstellen wir Tools für die quantitative Bewertung der Abbildungsqualität oder die automatische Analyse von whole-slide-digital histopathologischen Bilddaten. 

Komplexe Zusammenhänge zu erkennen und medizinische Daten zu explorieren wird durch die Entwicklung von Visualisierungen unterstützt, die speziell auf das Informationsbedürfnis des Betrachters im jeweiligen Anwendungskontext zugeschnitten sind. Aus unterschiedlichen bildgebenden Verfahren werden relevante Strukturen und Phänomene extrahiert und fusioniert sowie anatomische und  funktionelle Informationen mit weiteren nicht-bildbezogenen Patientendaten verknüpft.

Beispiele:

Visualization of Arteriovenous Malformations

3D MALDI Imaging

Neue und verbesserte Aufnahmetechniken können durch die intensive kooperative Zusammenarbeit von Physikern, Informatikern und Klinikern am eigenen 3-Tesla-Magnetresonanztomographen (MRT) erforscht und entwickelt werden. Einen Schwerpunkt bilden dabei intelligente Bildgebungslösungen zur Bestimmung physiologischer Gewebeeigenschaften, wie beispielsweise Arterial Spin Labeling (ASL) zur kontrastmittelfreien Darstellung des Blutflusses und der Perfusion. Ein weiterer zukunftsweisender Schritt besteht in der engen Verzahnung und wechselseitig kombinierten Optimierung von MR-Bildakquisition und Bildanalyse.

Beispiele:

Arterial Spin Labeling: MR Perfusion Imaging without Contrast Agents

MRI-based Analysis of Lung Diseases

Durch die Modellierung biophysikalischer Prozesse können medizinische Bilddaten mit abgeleiteten Informationen angereichert und für eine „Bildgebung jenseits des Auges“ genutzt werden, die eine bessere Vorhersage möglicher Therapieerfolge ermöglicht. Wir verwenden modernste numerische Verfahren wie composite Finite Element Methods (CFE), Mehrgitterlöser und moderne Grafikkartenhardware (GPU), um die beschreibenden nichtlinearen partiellen Differentialgleichungen mit hoher numerischer Effizienz zu lösen. So werden komplexe numerische Modelle für die Planung, Risikobewertung und –minimierung bei Operationen und Interventionen patientenindividuell nutzbar.

Moderne Präzisionschirurgie und minimal-invasive interventionelle Verfahren erfordern eine akkurate Planung und Risikoeinschätzung, die durch unsere interaktiven Softwaresysteme unterstützt werden. Während des Eingriffes geben innovative Navigationsmethoden dem Operateur präzise Orientierungshilfen, die beispielsweise in der Weichgewebschirurgie die eingriffsbegleitende Deformation der Zielstrukturen berücksichtigen müssen.

Beispiele:

High-Intensity Focused Ultrasound: Software Assistance for Tumor Therapy

Software Assistance for Interventional Radiology

Wir entwerfen, testen und optimieren Software ausgehend von Analysen der Nutzeranforderungen. Durch unsere langjährige Arbeit mit klinischen Experten und der Industrie kennen wir die Bedürfnisse und Anforderungen an medizinische Produkte und können dadurch Systeme gestalten, die den Anwender effektiv und effizient unterstützen (Usability) und eine positive User Experience (UX) erzeugen.

Wir entwickeln innovative Methoden zur Integration bildbasierter Applikationen in den klinischen Alltag der Zukunft. Intelligente, trainierbare Datenklassifikatoren verteilen Bilddaten, abgeleitete Daten und nicht-bildbezogene Patienteninformationen zur Analyse in das hausinterne System oder bei Bedarf anonymisiert und verschlüsselt in die Cloud. Dedizierte Applikationen können so neu gewonnene Informationen zur interaktiven Exploration bereitstellen. Mobile Endgeräte erlauben dem Kliniker flexibel und bedarfsgerecht von jedem Ort zu jeder Zeit diese Ergebnisse abzurufen, mit Kollegen zu diskutieren, im Operationssaal zu nutzen und Patienten effizienter aufzuklären.

Mit der am Institut entwickelte Softwareplattform MeVisLab können die Entwickler auf eine breite Palette algorithmischer Bausteine zurückgreifen. MeVisLab wurde speziell dafür entwickelt, hochflexible Prototypenentwicklung und produktfähige Softwareimplementierung auf der gleichen Basis zu ermöglichen. So können sehr schnell funktionale Prototypen entwickelt und im klinischen Umfeld erprobt werden. Diese seit Mitte der 1990er Jahre am Forschungsinstitut entwickelte Softwareplattform wird seit 2008 zusammen mit dem Industriepartner MeVis Medical Solutions AG kontinuierlich weiterentwickelt, um aktuellen Anforderungen beispielsweise in Bezug auf Rechenperformanz oder auf die Generierung webfähiger Softwarelösungen gerecht zu werden.