Automatisierte Segmentierung und Quantifizierung von geometrischen und strukturellen Parametern anhand von 3D-MRT-Datensätzen der Hüftgelenke: Entwicklung zuverlässiger Algorithmen zur Datenanalyse in großen Kohortenstudien (Nationale Kohorte)

• Antragsteller: Professor Dr. Mike Notohamiprodjo; Professor Dr. Fritz Schick; Professor Dr.-Ing. Bin Yang
• Fachliche Zuordnung: Nuklearmedizin, Strahlentherapie, Strahlenbiologie
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 325028047

• Erstellungsjahr: 2020

Zusammenfassung der Projektergebnisse

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Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• “Automated segmentation of abdominal organs in T1-weighted MR images using a deep learning approach: application on a large epidemiological MR study”, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), Paris, France, June 2018
  Küstner, T., Fischer, M., Müller, S., Gutmann, D., Nikolaou, K., Bamberg, F., Yang, B., Schick, F. & Gatidis, S.
  
• “Semantic Organ Segmentation in 3D whole-body MR images”, Proceedings of the IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Athen, Greece, 2018
  Küstner, T., Müller, S., Fischer, M., Weiss J., Nikolaou, K., Bamberg, F., Yang, B., Schick, F. & Gatidis, S.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ICIP.2018.8451205)
• “Automated Deep Learning based 3D Hip Segmentation in PD-weighted MR images of a largescale cohort study”, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), Montreal, Canada, May 2019
  Fischer, M., Walter, S., Klinger, C., Küstner, T., Yang, B., Notohamiprodjo, M. & Schick, F.
  
• “Automated organ segmentation of liver and spleen in whole-body T1-weighted MR images: Transfer learning between epidemiological cohort studies”, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), Montreal, Canada, May 2019
  Küstner, T., Müller, S., Fischer, M., Schwartz, M., Martirosian, P., Yang, B., Schick, F. & Gatidis, S.
  
• “Landmark-guided Hip Segmentation in 3D MR Images of a Large-Scale Cohort Study”, Proceedings of the 36th Annual Scientific Meeting ESMRMB 2019, Rotterdam, Netherlands, October 2019
  Fischer M., Schwartz M., Klinger C., Yang B., Notohamiprodjo M., Schick F.
  
• “Region of Interest Localization in Large 3D Medical Volumes by Deep Voting”, Proceedings of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM), Paris, France, August 2019
  Fischer M., Hepp T., Plabst U., Yang B., Notohamiprodjo M., Schick F.
  
• “Fully Automated Segmentation and Shape Analysis of the Thoracic Aorta in Non-contrast-enhanced Magnetic Resonance Images of the German National Cohort Study”, Journal of Thoracic Imaging, 2020, 1;35(6):389-398
  Hepp T., Fischer M., Winkelmann M.T., Baldenhofer S., Küstner T., Nikolaou K., Yang B., Gatidis S.
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1097/rti.0000000000000522)