Radiology Lab

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.

Ansprechpartner

Univ.-Ass. Priv.-Doz. Dipl.-Ing. Dr.
Gernot Reishofer

T: +43 316 385 13707

E: gernot.reishofer(at)medunigraz.at

Forschungsprofil

Innovation

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

Unsere Schwerpunkte

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.

Unsere Schwerpunkte

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.

Aktuelle Forschungsprojekte

SimplifAI

Das Projekt SimplifAI zielt darauf ab, radiologische Berichte mit Hilfe von künstlicher Intelligenz in eine Sprache zu übersetzen, die auch Patienten ohne medizinisches Fachwissen verstehen können. Dies ermöglicht den Patienten ihre Krankheiten besser zu verstehen, dem Arzt die richtigen Fragen stellen und führt nachweislich zu einer höheren Akzeptanz bei therapeutischen Maßnahmen. Überweisende Ärzte profitieren von SimplifAI, indem sie bei der Patientenkommunikation unterstützt werden. SimplifAI deckt Forschungsfelder in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung (NLP), Algorithmen für künstliche Intelligenz, Radiologie und Sozialmedizin ab. „Patientempowerment“ ist ein Schlüsselfaktor in der modernen Gesundheitspolitik für eine optimale Patientenversorgung.
Gefördert durch: FFG – IKT der Zukunft
Projektteam: Gernot Reishofer, Eva Hassler, Felix Gunzer, Alex Beger

nARvibrain

Ziel des Projektes nARvibrain ist es, ein digitales Assistenzsystem für die Diagnose und den Behandlungsablauf von Hirntumorpatienten auf Basis modernster Augmented Reality Systeme zu entwickeln. Das Projekt inkludiert Forschung zu den Themen multimodale Bildgebung, Bildverarbeitung und Bildfusion struktureller und funktioneller neuroradiologische Daten. Medizinisches Personal wird durch nARvibrain sowohl in der präoperativen Planung als auch in der Patientenberatung unterstützt. Ein weiterer Schwerpunkt ist die Nutzung der multimodalen Bilddaten für eine moderne medizinische Ausbildung auf höchstem Niveau.
Gefördert durch: FFG – IKT der Zukunft
Projektteam: Gernot Reishofer, Eva Hassler

Gehirntumorforschung

"nARvibrain" erleichtert Hirntumordiagnostik