Themen

Hier finden Sie ein Übersicht über laufende Masterarbeiten sowie noch zu bearbeitende Masterthemen in der AG Visualisierung. Die unten genannten Themen sind so konzipiert, dass sie auch mit einem wissenschaftlichen Teamprojekt bzw. einem wissenschaftlichen Individualprojekt kombiniert werden können:

Masterthemen in Magdeburg

Interactive Blood Flow Exploration - In collaboration with Dept. of Neurology, OVGU and Inria, France
In cerebral aneurysm research, CFD simulations allow us to gain a better understanding of the dynamics of the blood flow. The simulated flow is often visualized using integral curves resulting in cluttered “spaghetti plots”. Advanced approaches group similar curves and show only selected representatives (image). These approaches however, fail in showing the clusters’ spatial extent. In this thesis, an interactive approach facilitating a continuous transition between the full set of integral curves and an uncluttered abstracted visualization shall be developed. Browsing back and forth through various levels of abstraction shall allow the user to grasp both, the general structure of the blood flow pattern as well as the spatial extent of individual substructures.
Anforderungen: Good to very good programming skills (C++) are mandatory
weitere Infos:Flyer
Kontakt: PD Dr.-Ing. habil. Steffen Oeltze-Jafra


Detektion von Aneurysmen mit Deep Learning
Im Rahmen aktueller Forschungsprojekte werden Aneurysmen und ihre Durchblutung untersucht. Dabei besitzt ein Patient häufig multiple Aneurysmen, welche erst in 3D Bilddaten detektiert werden können. Ziel des Projekts ist der Einsatz von Deep Learning Techniken zur automatischen Aneurysmadetektion basierend auf einer annotierten Trainingsdatenbank. Die Aufgabe eignet sich als Teamprojekt, kann aber auch für eine Hiwistelle oder Abschlussarbeit angepasst werden.
Anforderungen: Gute bis sehr gute Programmierkenntnisse (Python / Matlab) sind erforderlich
Kontakt: Dr. Sandy Engelhardt und Dr. Sylvia Saalfeld


3D-Stereoverfahren für die Herzchirurgie
Im Rahmen der Arbeit sollen Stereoverfahren für die 3D-Rekonstruktion von Strukturen aus intraoperativen Endoskopiebildern entwickelt werden. Die Arbeit wird in enger Kooperation zwischen der Fakultät Informatik der OvGU Magdeburg (Dr. Sandy Engelhardt) und der Herzchirurgie des Universitätsklinikums Heidelberg (Prof. De Simone) durchgeführt. Weitere Themen für Abschlussarbeiten sind vorhanden. Melden Sie sich gern bei Interesse.
Aufgaben:
  • Meshing einer rekonstruierten 3D-Punktewolke
  • Texturierung der Oberfläche
  • Fusion von verschiedenen Ansichten zu einem Mesh
Anforderungen: Programmiererfahrung in C++ (OpenCV- Kenntnisse hilfreich)
weitere Infos:Flyer
Kontakt: Dr. Sandy Engelhardt


Medizinische Ausbildung in der virtuellen Realität
htcvive.jpg Die immersive Wirkung der HTC Vive bietet ein großes Potenzial bei der Exploration medizinischer Objekte. Dieses Potential soll in dieser Masterarbeit genutzt werden, um Medizinstudierende zu unterstützen. Anstatt Namen und die Funktionsweise verschiedener Strukturen auf traditionelle Weise zu lernen, soll eine interaktive, virtuelle Lernumgebung geschaffen werden.
Aufgaben:
  • Erarbeitung eines medizinischen Lernszenarios
  • Einbettung dieses Szenarios in eine interaktive, virtuelle Welt
  • Geeignete Evaluierung des implementierten Prototyps
Anforderungen: Erfahrung in C# und Unity
Kontakt: Patrick Saalfeld, M.Sc.


Kollaboratives Arbeiten in der Medizinausbildung mit der HTC Vive und dem zSpace
htcvive.jpg Das zSpace und die HTC Vive bieten durch ihre (semi-)immersive Ein- und Ausgabemethoden die Möglichkeit auf neue Weise mit virtuellen Objekten zu interagieren. Diese Möglichkeit soll genutzt werden, um eine Schüler-Lehrer-Szenario mithilfe beider Geräte umzusetzen.
Aufgaben:
  • Erarbeitung eines medizinischen Leitszenarios
  • Implementierung eines Prototyps der das gleichzeitige Arbeiten an medizinischen Strukturen mit der HTC Vive und dem zSpace ermöglicht
  • Geeignete Evaluierung des implementierten Prototyps
Anforderungen:Erfahrung in C# und Unity
Kontakt: Patrick Saalfeld, M.Sc.


Master-Arbeit: Skizzenbasierte Kartenprojektion für zerebrale Aneurysmen
Zerebrale Aneurysmen sind pathologische Aussackungen der Gefäßwand, welche meistens an den Bifurkationen der großen Hirnarterien auftreten. Die Gefäßwand besitzt an diesen Stellen ein hohes Rupturisiko, was zu starken inneren Blutungen führt und in 60 % der Fälle den Tod des Patienten zur Folge hat. Daher ist eine patientenspezifische Einschätzung des Rupturrisikos nötig. Jedoch hängt die Ruptur von zahlreichen Kriterien ab, deren Zusammenhänge bisher nicht ausreichend verstanden sind. Blutflusssimulationen helfen dabei das patientenspezifische Rupturrisiko zu analysieren. Jedoch handelt es sich dabei um sehr komplexe Daten, was deren Auswertung enorm erschwert. Mit Hilfe von Standardtechniken wie Farbkodierungen und Animationen in 3D versuchen Experten rupturgefährdete Gefäßregionen ausfindig zu machen. Auftretende Verdeckungen machen es jedoch nahezu unmöglich über die Zeit Hochrisikoregionen zu finden. 2D Projektionen der 3D Gefäßgeometrie werden häufig eingesetzt, um verdeckungsfreie Überblicksvisualisierungen zu erzeugen. Jedoch führen derartige Projektionen zu Verzerrungen, die die Datenanalyse erschweren.
Ziel:Skizzenbasierte Katenprojektion für zerebrale Aneurysmen, die die verdeckungsfreie Darstellung des Aneurysmas und benachbarter Gefäße erlaubt
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
weitere Infos:Flyer
Kontakt: Monique Meuschke, M.Sc.


Bachelor-/Master-Arbeit: Evaluierung von Kartenprojektionen für zerebrale Aneurysmen
Zerebrale Aneurysmen sind pathologische Aussackungen der Gefäßwand, welche meistens an den Bifurkationen der großen Hirnarterien auftreten. Die Gefäßwand besitzt an diesen Stellen ein hohes Rupturisiko, was zu starken inneren Blutungen führt und in 60 % der Fälle den Tod des Patienten zur Folge hat. Blutflusssimulationen helfen dabei das patientenspezifische Rupturrisiko zu analysieren. Jedoch handelt es sich dabei um sehr komplexe Daten, was deren Auswertung enorm erschwert. Mit Hilfe von Standardtechniken wie Farbkodierungen und Animationen in 3D versuchen Experten rupturgefährdete Gefäßregionen ausfindig zu machen. Auftretende Verdeckungen machen es jedoch nahezu unmöglich über die Zeit Hochrisikoregionen zu finden.
Ziel:Evaluation verschiedene Projektionstechniken für eine eine verdeckunsfreie Darstellung des Gefäßes
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
weitere Infos:Flyer
Kontakt: Monique Meuschke, M.Sc.


Master-Arbeit: Evaluierung von Glättungsverfahren für Vektorfelder gemessener Blutflussdaten
Die patientenspezifische Hämodynamik spielt eine zentrale Rolle in der Entwicklung und dem Voranschreiten kardiovaskulärer Krankheiten. Informationen über die patientenspezifische Hämodynamik können nicht invasiv mit Hilfe der 4D Phasen-Kontrast-Magnet-Resonanz Bildgebung aufgenommen werden.Ein Nachteil gemessener Flussdaten ist ihre Anfälligkeit gegenüber Rauschen, was die weitere Analyse erschwert.
Ziel:Quantitative und qualitative Evaluation der Eignung verschiedener Glättungsverfahren für gemessene Flussdaten
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
weitere Infos:Flyer
Kontakt: Monique Meuschke, M.Sc.


Bachelor-/Master-Arbeit: Exploration von Clustering-Ergebnissen in zerebralen Aneurysmen
Zerebrale Aneurysmen sind pathologische Aussackungen der Gefäßwand, welche meistens an den Bifurkationen der großen Hirnarterien auftreten. Die Gefäßwand besitzt an diesen Stellen ein hohes Rupturisiko, was zu starken inneren Blutungen führt und in 60 % der Fälle den Tod des Patienten zur Folge hat. Neben morphologischen Aspekten werden bestimmte Blutflussmuster, wie Verwirbelungen mit einem erhöhten Rupturrisiko in Verbindung gebracht. Um den Einfluss von Verwirbelungen auf die Gefäßwand zu verstehen, müssen diese angemessen visualisiert und exploriert werden können. Eine Möglichkeit der Flussvisualisierung ist die Darstellung des gemessenen oder simulierten Vektorfeldes durch Integrallinien. Das Anzeigen aller Integrallinien führt jedoch zu visuellen Überlagerungen, wodurch die Exploration von zeitlich und/oder räumlich dicht zusammenliegenden Verwirbelungen erschwert wird. Daher wurden Clustering-Methoden entwickelt, die die Integrallinien zu Gruppen zusammenfassen.
Ziel:Eine stufenweise Visualisierung und Exploration dieser Gruppen
Anforderungen: Programmiererfahrung in C# oder C++ (VTK- und Matlab-Kenntnisse hilfreich)
Kontakt: Monique Meuschke, M.Sc.


Unsicherheitsvisualisierung von Blutflussdaten
Für die Rupturvorhersage von zerebralen Aneurysmen wird mittels computational fluid dynamics simulation (CFD) das Blutflussverhalten simuliert. Dieses kann dann z.B. mit Streamlines visualisiert werden.
Bei der CFD Simulationen gibt es dennoch einige Parametervariationen, so dass das Ergebnis mit einer gewissen Unsicherheit behaftet ist. Um die Variation abschätzen zu können, werden Ensemble Simulations durchgeführt, womit statt eines skalaren Wertes, Intervalle für bestimmte Parameter extrahiert werden können.
Ziel:Eine Visualisierung der Unsicherheit der Parameter mittels Techniken der Uncertainty Visualization
Anforderungen: Programmiererfahrung in C++ (VTK-Kenntnisse hilfreich)
Kontakt: Dr. Sylvia Glaßer


Visual Analytics of Intracranial Aneurysm Classification & Similarity Matching
Intracranial aneurysms are pathologic dilations of the intracranial vessel wall. They bear the risk of rupture and thus subarachnoidal hemorrhages with often fatal consequences for the patient. Since treatment may cause severe complications as well, substantial research was carried out to characterize the patient-specific rupture risk based on various morphological and hemodynamic parameters. Clinicians often adapt their treatment decisions by analyzing similar pathologies and conditions with respect to their treatment outcome. For this purpose, we provide a reference database (serving as our training data set). The goal is to identify the most similar reference cases for a new aneurysm. The similarity comprises various factors, e.g. location of the aneurysm, size or previously extracted shape parametres.
Questions: 1) Given an aneurysm of interest, which are the k most similar aneurysms from the training set (i.e. the reference database)? 2) How much more similar is an aneurysm of interest to its most/second-most/etc. similar aneurysm from the training set in comparison with the average similarity towards an arbitrary aneurysm? 3) How does similarity change when the value of feature F is altered to x?
Similarity calculation is dependent on the feature space. There should be two options for selecting an appropriate feature space: a) Supervised feature selection using a target variable (rupture status, course of treatment, …). Example: Correlation-based feature selection, b) Expert input. The medical expert (radiologist) selects a set of relevant features based on his knowledge.
The proposed Visual Analytics system should contain the following components: i) a G U I for comparing aneurysms based on the most important parameters and similarity as described above, ii) input panels for similarity calculations, iii) a radar chart like visualization for juxtaposing 2 or more aneurysms w.r.t. a set of features, iv) further components upon consultation.
Prerequisites: Experience with R (preferred), Python or MATLAB; working knowledge of data mining
Contact: Uli Niemann, M.Sc., Dr. Sylvia Saalfeld
Further infos: The topic is available as Bachelor's/Master's Thesis, but it can be converted into a student assistant job (HiWi).


Bachelor's/ Master's Thesis: Classification and Visualization of Plantar Pressure and Temperature Time-Series in Patients with Diabetic Foot Syndrome
Complications afflicted with the diabetic foot syndrome have a substantial impact on the patient’s life quality. The combination of vascular constrictions and nerve damages (neuropathy) leads to a disturbed pressure and pain perception. As a consequence, high local pressure strains remain unnoticed which lead to an impeded regional blood flow in the short term and tissue destructions and ulcerations in the long term.
In collaboration with the university clinic Magdeburg, a study with a group of dia-betic patients with severe polyneuropathy and a group of healthy controls was conducted where pressure and temperature was collected with means of an “intelligent” shoe insole. The insole is equipped with multiple sensors which gather pressure and temperature signals and transfer them via Bluetooth to a dedicated smartphone app for further analysis. One of the goals is the timely detection of emerging foot ulcerations which is characterized by a significant temperature in-crease of affected regions.
The goal of the project is the classification of pressure and temperature time series to distinguish between neuropathic diabetics and healthy controls. For example, we want to study whether disease-specific patterns in the run of the time series can be detected. Predictive features and time-series segments (motifs) should be illustrated by suitable visualizations which can be directly used by the clinical partners.
Prerequisites: Experience with R (preferred), Python or MATLAB; working knowledge of data mining
Further Information:Flyer (in German and English)
Contact: Uli Niemann, M.Sc.


Bachelor-/Master-Arbeit: Analyse und Visualisierung von Pflanzensamen
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Am Leibnitz-Institut für Pflanzengenetik und Kulturpflanzenforschung (IPK) in Gatersleben, werden Metabolismus und Morphologie von Pflanzensamen mit Hilfe nicht-invasiver bildgebender Techniken, wie z.B. Computertomographie, untersucht. Ziel ist es, die Architektur des Samens und seine Wachstumskontrolle besser zu verstehen.
Die studentische Arbeit besteht aus einem Bildanalyse- und einem Visualisierungsteil. In Ersterem soll die 3D-Verteilung von Zellen des Samens in Form und Größe auf Grundlage eines CT-Datensatzes quantifiziert werden. Dazu ist eine Detektion der Zellen notwendig. Weiterhin ist der Samen in mehrere Kompartimente aufgeteilt. Das Signal aus der Bildgebung ist über die Kompartimente aber sehr ähnlich, so dass die Anordnung der Zellen oder ein Modell des Samens für Abgrenzung der Kompartimente nötig sind.
Im zweiten Teil der Arbeit sollen die Zellen und Kompartimente in 3D visualisiert werden. Traditionell sind hierbei Verdeckungsprobleme zu berücksichtigen. Weiterhin ist die Größe der Daten beträchtlich (1430x1360x1517 Schichten), so dass effiziente Renderingtechniken nötig sind.
Die Bearbeitung des Themas erfolgt in enger Kooperation mit dem IPK Gatersleben und ist in einem Forschungsprojekt angesiedelt.
Literatur: Verboven et al.: „Void space inside the developing seed of Brassica napus and the modelling of its function”. New Phytol. 2013 September; 199(4): 936–947.
Kontakt: Dr.-Ing. Steffen Oeltze-Jafra, Dr. Hardy Rolletschek


Visualisierung von Clusteringergebnissen in Blutflußdaten
 <html><br></html> In der Arbeitsgruppe Visualisierung werden Techniken für die Visualisierung und Analyse von Blutflußdaten, im Besonderen von zerebralen Aneurysmen, entwickelt. Eine Möglichkeit der Flussvisualisierung ist die Darstellung des gemessenen oder simulierten Vektorfeldes durch Stromlinien. Bei einer ausreichend detaillierten Abtastung des Flusses führt dies jedoch zu einer sehr großen Anzahl von Stromlinien (>2000) und somit zu einer schwer interpretierbaren Visualisierung. So sind Flussstrukturen im Gefäßinneren nicht erkennbar. In der Arbeitsgruppe wurden daher Techniken für die Clusteranalyse von Stromlinien entwickelt. Ziel dieser Techniken ist es ähnliche Stromlinien in Gruppen zusammenzufassen. Im Rahmen der Masterarbeit sollen diese Gruppen in der Visualisierung durch einen oder mehrere aussagekräftige Repräsentanten ersetzen werden. Ein Repräsentant beschreibt das zugehörige Cluster hinreichend, sowohl bezüglich der Geometrie der enthaltenen Stromlinien als auch bezüglich ihrer Attribute, wie Geschwindigkeit oder Druck.
Literatur: Cluster Representatives
Anforderungen: Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet; Programmiererfahrung in C++ (und VTK)
Kontakt: Dr.-Ing. Steffen Oeltze-Jafra


Wissenschaftliche Team-/Individualprojekte: 4D-CT und Therapieplanung
4d-ct_image.jpg Die Physikgruppe in der Klinik für Strahlentherapie der Medizinischen Fakultät bietet verschiedene Themen für wissenschaftliche Team- und Individualprojekte sowie Bachelor- und Masterarbeiten an. Die Beschreibung der einzelnen Themen sind den unter “weitere Infos” stehenden Dokumenten zu entnehmen. Es handelt sich dabei vorrangig um das Testen einer 4D-CT Anlage, der Optimierung von Therapien sowie um die Erprobung von virtuellen Simulationen. Ein Anpassung der Themen an die entsprechenden Projektarten ist möglich.
weitere Infos: Topics 1, Topic 2, Topic 3
Anforderungen: Eigenständige Einarbeitung in neues Themengebiet;
u.U. Programmiererfahrung (C++ o.ä.).
Kontakt: Dr. Mathias Walke


Masterthemen beim Fraunhofer MEVIS

Fraunhofer MEVIS Bremen ist ein außeruniversitäres Forschungszentrum, das sich in enger Zusammenarbeit mit Radiologen und anderen Ärzten (vor allem Chirurgen) der bildbasierten Diagnostik und Therapieplanung widmet. MeVis wurde 1995 gegründet und beschäftigt etwa 35 Mitarbeiter, überwiegend Naturwissenschaftler, Mathematiker und Informatiker sowie einen Facharzt für Radiologie.

Masterthemen bei Siemens

Folgende Themen werden bei Siemens angeboten:

Effiziente Visualisierung von Blutgefäßbäumen mit Hervorhebung pathologischer Bereiche
Erkrankungen des Blutkreislaufs gehören zu den am weitesten verbreiteten Krankheiten in Industrienationen. So starben alleine in Deutschland im Jahr 2001 insgesamt 290.000 Personen an Erkrankungen des Herz-Kreislauf-Systems. Zuverlässige Diagnosesysteme und eine Verbesserung bestehender Verfahren sind daher von großer Bedeutung. Eine zentrale Aufgabe stellt hierbei eine geeignete Visualisierung des segmentierten Blutflußbaums beziehungsweise einzelner, erkrankter Abschnitte der Blutgefäße dar.

Diese Diplom-/Masterarbeit ist Teil eines Projekts zur vollautomatischen Segmentierung und Interpretation des arteriellen Gefäßbaums. Hierzu werden Verfahren entwickelt um unter Verwendung von anatomischen Hintergrundwissen, das in einem Referenzmodell abgelegt ist, den Gefäßbaum zu segmentieren. Anschließend soll die Diagnose durch geeignete Interpretation der Segmentierung optimal unterstützt werden. Die Grundlage des Systems sind dabei CT-Bilder, in denen Gefäße durch Kontrastmittel von umgebendem Gewebe hervorgehoben dargestellt werden.

Der Aufgabenbereich dieser Diplom-/Masterarbeit umfasst folgende Punkte:
- Effiziente Erzeugung eines Oberflächennetzes aus einem Graphen bestehend aus Gefäßmittelpunkten und zugehörigen Konturen
- 3D Visualisierung des Oberflächennetzes mit Hervorhebung der Abweichungen zwischen Segmentierung und Referenzmodell
- Visualisierung pathologischer Bereiche, wie Stenosen, Aneurysmen und Kalzifikationen

Voraussetzung für eine erfolgreiche Durchführung der Arbeit sind Kenntnisse der Computergraphik/Visualisierung sowie der Programmierung mit C++, wünschenswert ist außerdem Erfahrung in medizinischer Bildverarbeitung
Literatur T. Beck, C. Biermann, D. Fritz et al.: “Robust model-based centerline extraction of vessels in CTA data”, Proc. SPIE, Vol. 7259, 2009
S. Grosskopf, C. Biermann, K. Deng et al.: “Accurate, fast, and robust vessel contour segmentation of CTA using and adaptive self-learning edge model”, Proc. SPIE, Vol. 7259, 2009
Kontakt: Siemens: Christian Tietjen


Evaluierung von Techniken zur Selektion von Objekten in dreidimensionalen Darstellungen
thesis_siemenslivervis.jpg Chirurgische Eingriffe an der Leber, etwa zur Entfernung von Tumoren, gelten aufgrund der komplexen Struktur der Blutversorgung innerhalb der Leber als besonders schwierig. Für eine erfolgreiche Operation ist die genaue Kenntnis des Verlaufs der Blutgefäße von entscheidender Bedeutung, da sich an ihnen die Schnittführung der Resektion orientiert.

Diese Diplomarbeit ist eingebettet in ein Projekt, dessen Ziel ein neuartiges Planungssystem für Leberoperationen ist. In Kooperation mit klinischen Partnern sollen neue Verfahren entwickelt werden, um insbesondere die Diagnose, chirurgische Therapie und Verlaufskontrolle vonLebertumoren sicherer und effizienter zu gestalten und so die Heilungschancen von Patienten wesentlich zu verbessern. Die Grundlage des Systems bilden dabei CT-Bilder, da diese die Anatomie der Leber optimal darstellen.

Die Aufgabenstellung der Diplomarbeit umfasst folgende Punkte:
- Integration einer gegebenen Blutgefäßsegmentierung in das Planungssystem
- 3D Visualisierung der segmentierten Gefäße und anderer segmentierter Strukturen wie Tumore zur intuitiven Operationsplanung
- Entwicklung von Mechanismen zur Editierung und Annotation der verschiedenen Lebergefäßbäume mit minimaler Nutzerinteraktion
- Berechnung und Visualisierung von Parametern wie Abständen zwischen Gefäßen und bereits segmentierten Tumoren, Hervorhebung möglicher Risiko-Strukturen
- Semi-automatische Definition von funktionalen Lebersegmenten und Resektionsarealen

Voraussetzung für eine erfolgreiche Durchführung der Arbeit sind Kenntnisse der Computergraphik/Visualisierung sowie der Programmierung mit C++, wünschenswert ist außerdem Erfahrung in medizinischer Bildverarbeitung.
Kontakt: Bernhard Preim, Siemens: Arne Militzer


Laufende Masterarbeiten

Name, VornameTitel der Arbeit Institut/FirmaBetreuer
Uderhardt, UlrikeModellierung der Populationsdynamik von rezeptiven Feldern der Fingerspitze im primären somatosensorischen Kortex mit Hilfe von 7 Tesla fMRTUniversität Magdeburg Bernhard Preim
Martinke, HannesQualitative Visual Analysis of Blood Vessel MorphologyUniversität Magdeburg Bernhard Preim
Rotärmel, EduardAugmented Reality Benutzerschnittstellen für PilotassistenzUniversität Magdeburg Bernhard Preim
Sopauschke, DanielAlgorithmen-Framework zur automatisierten Analyse von 3D-Scandaten aus CrashversuchenUniversität Magdeburg Bernhard Preim

Laufende Bachelorarbeiten

Name, VornameTitel der Arbeit Institut/FirmaBetreuer