Für die Arbeitsgruppe Radiology.Lab stehen modernste Methoden der radiologischen Diagnostik im Zentrum. Ziel ist die Entwicklung neuer Messmethoden, die Anwendung neuer Auswerteverfahren sowie deren Umsetzung in klinischen Studien. Wir sind ein multiprofessionelles Team aus Physiker*innen, Ärzt*innen und Informatiker*innen, die fächerübergreifend die Radiologie der Zukunft mitgestalten. Ganz wesentlich ist für uns natürlich, dass technische Neuerungen mit einem Mehrwert für Patient*innen einhergehen.
Radiologische Forschung ist ein äußerst dynamisches Umfeld im Spannungsfeld zwischen Grundlagenforschung und klinischer Anwendung. Die medizinische Diagnostik entwickelt sich rasant durch den Einsatz neuester Technologien wie zum Beispiel Deep Learning oder Machine Learning. Dabei ist es einerseits wichtig neue Innovationen hervorzubringen um das Grundlagenwissen zu erweitern und andererseits Entwicklungen für die klinische Anwendung nutzbar zu machen
Im Radiology.Lab liegt einer unserer Schwerpunkte auf dem Feld der neurologischen Bildgebung. Das menschliche Gehirn ist eines der komplexesten Organe. Wir haben uns die Sichtbarmachung von Veränderungen, grundlegenden Funktionen und Vernetzungen im Gehirn im gesunden sowie im kranken Menschen mittels Magnetresonanztomographie zur Aufgabe gemacht.
Ein weiterer Schwerpunkte liegt in der Erforschung und Entwicklung von Deep Learning Modellen und Machine Learning Algorithmen für die radiologische Bildgebung. Dabei wollen wir unsere Forschung nicht einfach nur mit dem Stempel „Künstliche Intelligenz" versehen sondern wollen durch Grundlagenforschung das Potential künstlicher Intelligenz für radiologische Fragestellungen nutzbar machen.
Kardiovaskuläre Erkrankungen gehören weltweit zu den Häufigsten und sind einer der wichtigsten Risikofaktoren für Mortalität und Morbidität in unserer Gesellschaft. Forschung auf diesem Gebiet ist daher von hohem gesellschaftlichem Interesse. Deshalb liegt der dritte Schwerpunkt des Radiology.Lab auf dem Gebiet vaskulärer MRT-Bildgebung, um einen Beitrag zur Früherkennung von Gefäßveränderungen zu leisten.
