Abschlussarbeiten
Konkret ausgeschriebene Angebote für Abschlussarbeiten findet ihr unter "Ausgeschriebene Themen". Unter "Themenbereiche" findet ihr Ansprechpersonen für Themenbereiche in denen es diverse M?glichkeiten für Abschlussarbeiten gibt die ihr mit den entsprechenden Kontaktpersonen konkretisieren k?nnt.
Kein Thema dabei?
Wenn für euch kein konkretes Thema dabei ist, ihr aber bei uns und in unseren Themen- und Forschungsbereichen eine Abschlussarbeit schreiben wollt, kontaktiert uns gerne mit euren Vorstellungen, Wünschen oder sogar Themenvorschl?gen.
Au?erdem kann es sich lohnen auf unserer Instituts-Website Angebote aller Standorte einzusehen.
Ausgeschriebene Themen
Zurzeit sind keine Themen explizit ausgeschrieben. Bitte schreibt uns initiativ, oder sucht nach Themen auf der Instituts-Webseite.
Themenbereiche
Deep Learning auf medizinischen Bilddaten
Auf Basis von medizinischen Bilddaten wie CT, MRT und Ultraschall k?nnen verschiedenste Krankheitsbilder diagnostiziert werden. In diesem Themenbereich bieten wir Abschlussarbeiten zu konventionellen und Deep Learning-basierten Analyseverfahren medizinischer Bilddaten an.
Gelenkstellungsmessung
Die Gelenke des menschlichen K?rpers k?nnen bei zu starker oder falscher Belastung gesch?digt werden. Insbesondere Patient:innen mit Vorerkrankungen müssen auf schonende Gelenkstellungen achten. In diesem Themenbereich, wollen wir Messmethoden erforschen, um die Gelenkstellung zu erfassen.
Probabilistische Biodynamische Modelle
Biodynamische Modellierungen erlauben es Bewegungen im Gewebe vorherzusagen. Doch erst in der Kombination mit realen Messungen am Patienten k?nnen sie den aktuellen Zustand abbilden. Dieser Themenbereich befasst sich mit der Algorithmik, um die Modelle mit Messungen zu vereinen.
Laufende Arbeiten
Formmodelle von Wirbelk?rpern zur robusten Segmentierung auf MRT Daten
Jo Lienhoop
Bei der Diagnose von Rückenbeschwerden und Verletzungen kommen CT und MRT Aufnahmen zum Einsatz. Um diese automatisiert verwerten zu k?nnen, werden die Wirbelk?rper in den Daten segmentiert. Auf MRT Aufnahmen ist dies besonders herausfordernd, da Knochen nicht so eindeutig abgebildet werden wie in CT Aufnahmen. Jedoch kommt das Verfahren ohne Strahlung aus.
In dieser Arbeit soll die Segmentierung von Wirbelk?rpern in MRTDaten verbessert werden, indem Formmodelle von Wirbeln erstellt werden. Diese Formmodelle bilden die anatomatische Variabilit?t verschiedener Wirbel ab und k?nnen so anatomisch plausible Segmentierungen erzeugen. Dies hilft insbesondere bei MRTAufnahmen mit geringer Aufl?sung.
Sch?tzung von Hybriden Gelenkzust?nden mit Inertialsensoren
Aashrita Roy Potla
Bewegungserfassungssysteme auf der Basis von Inertialsensoreinheiten (IMUs) k?nnen die Ausrichtung der Gelenke des menschlichen K?rpers messen. Diese Systeme werden h?ufig in der Haltungsanalyse, bei Filmaufnahmen und zur klinischen Beurteilung der Bewegung eingesetzt. Menschliche Gelenke wie das Knie sind keine idealen Drehgelenke, sondern erlauben auch Translationen. Die translatorischen Bewegungen sind für Kliniker wertvoll, um Verletzungen des Gelenks zu diagnostizieren und zu bewerten.
In dieser Arbeit zielen wir auf ein hybrides Gelenkmodell ab, um die rotatorische und translatorische Bewegung einfacher Gelenke auf der Grundlage von IMU-Messungen zu sch?tzen. Die Arbeit ist ein Schritt Richtung quantitativer Beurteilung von Gelenkverletzungen.
Anomalie Detektion auf Brustkrebsscreening MRT Daten
Novruz Mammadli
Brustkrebs ist die h?ufigste Krebsart bei Frauen (Quelle). Daher werden Frauen in Screening Verfahren verschiedene Untersuchungen angeboten um die Früherkennung zu verbessern. Hochrisikopatientinnen k?nnen MRT Aufnahmen erhalten.
In dieser Arbeit versuchen wir mit Verfahren der Anomalie-Detektion, Auff?lligkeiten die auf Tumore hinweisen zu entdecken. Dabei analysieren wir, welche Ans?tze für die Daten geeignet sind.
Abgeschlossene Arbeiten
Tracking mit nicht sph?rischen Markern
Erik Immoor
Bewegungserfassungssysteme verwenden kugelf?rmige Marker, um die Position und Ausrichtung von Gliedma?en oder Werkzeugen zu verfolgen. Die Marker reflektieren Infrarotlicht zu den Kameras und ihre Position wird über Triangulation berechnet. Zur Sch?tzung der Ausrichtung sind mindestens 3 Marker in einer starren Konstellation (Sternmarker) erforderlich. In dieser Arbeit werden die M?glichkeiten von nicht-kugelf?rmigen Markern in einer Simulationsumgebung evaluiert.