Presseinformationen

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  • Dr. Hans Meine uses computer tomographic images of a liver to describe the contributions that medical computing makes to the analysis of medical images.
    © Fraunhofer MEVIS

    Das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS – kurz: Fraunhofer MEVIS – gehört weltweit zu den führenden Forschungszentren in der digitalen Medizin. Um Informatikstudierende auf die Herausforderungen in diesem Bereich vorzubereiten, kooperieren die Einrichtung und die Universität Bremen jetzt noch enger in der Lehre. Seit diesem Wintersemester gibt es den neuen Studienschwerpunkt „Medical Computing“ im Fachbereich Mathematik / Informatik.

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  • Inspection of the image-based geometric parameters describing the heart and its function. In patients with mitral valve insufficiency and altered pressure conditions the interplay of these parameters changes.
    © Fraunhofer MEVIS

    Vom 20.-23. Juni 2018 findet in Berlin die „CARS 2018“ statt, eine der weltweit wichtigsten Tagungen auf dem Gebiet der computergestützten Radiologie und Chirurgie. Einer der inhaltlichen Schwerpunkte wird maßgeblich vom Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen mitgestaltet: Wie lassen sich minimalinvasive Herzeingriffe mit Hilfe moderner Daten- und Bildverarbeitungsalgorithmen effektiver und patientenschonender ausführen?

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  • A fruitful exchange between art and science
    © Yen Tzu Chang

    Am 5. Juni präsentiert die Fraunhofer-Gesellschaft im Rahmen der Veranstaltungsreihe „Wissenschaft und Kunst im Dialog“ in Berlin die taiwanesische Künstlerin Yen Tzu Chang. Sie hat am Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS im Rahmen einer Künstlerresidenz die Performance „Whose Scalpel“ entwickelt. Institutsleiter Horst K. Hahn und der künstlerische Leiter der Ars Electronica, Gerfried Stocker, loten im Anschluss den Begriff der Komplexität in Kunst und Medizin und die möglichen Folgen für unsere Gesellschaft in einer offenen Diskussion aus.

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  • Die Leber durchlaufen vier komplex verwobene Gefäßsysteme. Die chirurgische Entfernung von Tumoren ist daher oft eine schwierige Aufgabe. Das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS hat Algorithmen entwickelt, die die Bilddaten von Patienten analysieren und chirurgische Risiken berechnen. Leberkrebsoperationen werden damit besser planbar und sicherer.

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  • Wie gut wirkt ein Krebsmedikament bei einem Patienten, wie schlägt eine Strahlentherapie an? Um das herauszufinden, nehmen Mediziner CT-Aufnahmen zur Hilfe und schauen nach, ob ein Tumor im Laufe der Behandlung schrumpft oder nicht. Mit dem Verbundprojekt „PANTHER“ versucht ein Expertenteam, weitere wertvolle Informationen aus den Bildern zu gewinnen. Dadurch könnten Ärzte künftig früher erkennen, wie gut eine Krebsbehandlung anschlägt und ob man die Therapie wechseln sollte. Maßgeblich beteiligt ist das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS mit seinen Standorten in Bremen und Lübeck. Zur Projekthalbzeit in diesem Frühjahr präsentiert das Projektteam nun die ersten Zwischenresultate.

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  • The AI platform integrates rapid prototyping of clinical applications and immediate inspection of the AI's capabilities on clinical data — while the learning progresses.
    © Fraunhofer MEVIS

    Allmählich halten sie Einzug in Krankenhäuser und Arztpraxen – lernfähige Computerassistenten, die die Ärzte bei ihren Diagnosen und Therapieplanungen unterstützen. Bislang wurden solche „Deep-Learning“-Algorithmen im Wesentlichen von Informatikern konzipiert und geschrieben. Das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen entwickelt nun auch solche KI-Systeme in enger Zusammenarbeit mit Medizinern. Erste, vielversprechende Resultate präsentieren die Forscher vom 26.11. bis 1.12. auf der weltweit wichtigsten Kongressmesse für Radiologen, der RSNA 2017 in Chicago.

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  • Artist Yen Tzu Chang at the MRI labor.
    © Fraunhofer MEVIS

    Yen Tzu Chang ist die Gewinnerin der Künstlerresidenz, die gemeinsam von Fraunhofer MEVIS und Ars Electronica im Rahmen des „European Digital Art and Science Network“ ausgeschrieben wurde. Diese von Ars Electronica gestartete internationale Initiative ermöglicht Aufenthalte von Künstlern an renommierten Forschungseinrichtungen, um Wissenschaft mit den Ansätzen der digitalen Kunst zu verknüpfen. Changs Ergebnis – eine Performance namens „Whose Scalpel“ – wird nun auf dem Ars Electronica Festival präsentiert, das vom 7.-11. September in Linz stattfindet.

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  • Dosimetrie in der Leber
    © Fraunhofer MEVIS

    Die Radioembolisation ist eine Therapie bei Lebertumoren, die sich weder operieren noch mit Chemotherapie erfolgreich behandeln lassen. Wichtig für ihren Erfolg ist eine möglichst fundierte Planung der Behandlung. Mit dem Projekt SIRTOP arbeitet das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen daran, die Therapieplanung mit Hilfe ausgefeilter Computeralgorithmen schneller und genauer zu machen. Erste Ergebnisse stellt das Forscherteam nun auf mehreren Konferenzen vor.

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  • MRT Versorgungsgebiete bestimmter Blutgefäße
    © Fraunhofer MEVIS

    Ob für die Diagnose von Schlaganfällen und Herzkrankheiten oder die Vermessung von Tumoren – die Perfusions-Magnetresonanztomographie ist ein schonendes Verfahren, um die Durchblutung von Organen zu erfassen. Bislang jedoch schöpfen längst nicht alle Kliniken die Möglichkeiten der Methode aus. Um ihre Verbreitung zu fördern, veranstaltet das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS in Bremen vom 21.-23. Juni den Workshop „Measurement of Perfusion and Capillary Exchange“. Die Veranstaltung informiert über die Einsatzfelder und den aktuellen Forschungsstand des Verfahrens.

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  • Datenintegration und künstliche Intelligenz für bessere Diagnose- und Therapie-Entscheidungen

    Gemeinsame Presseinformation von Fraunhofer MEVIS und Siemens Healthineers, Bremen/Erlangen / 24.5.2017

    Volumenrendering eines Gefäßbaumes der Lunge mit Metastasen.
    © Fraunhofer MEVIS

    Forschungsallianz zwischen Fraunhofer MEVIS und Siemens Healthineers entwickelt Entscheidungs-Unterstützungssysteme für Mediziner auf Basis maschinellen Lernens. Mit einer gemeinsamen Forschungsallianz werden Siemens Healthineers und das Fraunhofer-Institut für Bildgestützte Medizin MEVIS Ärzte bei der Entscheidung über die richtige Therapie für ihre Patienten unterstützen.

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