Fraunhofer MEVIS präsentiert sich auf der SPIE Medical Imaging 2020

14. Februar 2020

© Fraunhofer MEVIS
Sonja Jäckle erhält den zweiten Platz des Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling Student Paper Award

Computergestützte Diagnose, künstliche Intelligenz und Navigation von Gefäßkathetern – mit diesen Themen präsentiert sich Fraunhofer MEVIS auf der „Medical Imaging“-Konferenz der International Society for Optics and Photonics (SPIE), die vom 15. bis 20. Februar in Houston, Texas, stattfindet. Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medizin MEVIS ist auf der renommierten Tagung erneut mit mehreren Beiträgen vertreten.

Institutsleiter Horst Hahn hat gemeinsam mit Maciej Mazurowski von der Duke University in Durham, North Carolina den Vorsitz der Konferenz „Computer-Aided Diagnosis“ inne. Die viertägige Konferenz gliedert sich in insgesamt 13 Sitzungen und befasst sich unter anderem mit der computerunterstützten Erkennung von Brust- und Lungenkrebs sowie von orthopädischen und neurologischen Erkrankungen. Dabei gewinnt der Einsatz von Methoden der künstlichen Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Bei zwei der 13 Sitzungen („Mammography“, „Keynote and Methodology“) hat Professor Hahn selbst den Vorsitz.

Die MEVIS-Forscher Markus Wenzel und Florian Weiler bieten am 15. Februar einen ganztägigen Workshop zum Thema „Einführung in die medizinische Bildanalyse mit Hilfe Neuronaler Netze (CNN)“ an sowie am 16. Februar einen halbtägigen Fortgeschrittenenkurs zu generativ-adversiellen Netzwerken (GAN). Die Workshops richten sich an Studenten, Wissenschaftler und Ingenieure aus dem akademischen Bereich und der Industrie, die sich erste praktische Arbeitserfahrungen zum Thema „Deep Learning“ aneignen wollen, einer Variante des maschinellen Lernens.

Darüber hinaus halten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern von Fraunhofer MEVIS folgende Vorträge auf der SPIE Medical Imaging:

  • Sonja Jäckle: „3D catheter guidance including shape sensing for endovascular navigation“ (16. Februar, 8:00, Hunters Creek)
    +++ Awarded with the runner-up of the mage-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling Student Paper Award +++
  • Markus Wenzel: „QuantMed: Component-based deep learning platform for translational research“ (17. Februar, 11:10, Salon River Oaks)
  • Horst Hahn: „Feasibility of end-to-end trainable two-stage U-Net for detection of axillary lymph nodes in contrast-enhanced CT based on sparse annotations“ (18. Februar, 10:30, Salon B)
  • Sven Kuckertz: „Deep learning based CT-CBCT image registration for adaptive radio therapy“ (18. Februar, 16:10, Salon C)