mediri bei MICCAI 2020 vertreten

 

Der erste Artikel mit dem Titel "Multiple Sclerosis Lesion Segmentation Using Longitudinal Normalization and Convolutional Recurrent Neural Networks" wurde maßgeblich von unserem Master-Studenten Sergio Tascon-Morales erarbeitet und verfasst. Er beschreibt darin, wie er die automatische Segmentierung von Läsionen auf MR-Bildern des Kopfes verbessern kann, indem er die Korrelation zu vorangegangenen Untersuchungen desselben Patienten berücksichtigt.

Um die zeitliche Veränderung bestimmter Regionen im Gehirn bei MS geht es auch in dem Paper von Alena-Kathrin Schnurr vom Mannheim Institute for Intelligent Systems, bei dem mediri unterstützend mitgewirkt hat. In "Deep Voxel Guided Morphometry (VGM): Learning regional brain changes in serial MRI" ist dargelegt, wie KI in Form von Neuronalen Netzten die Läsionssegmentierung auf seriellen Kopf-MR-Bildern beschleunigen kann. Damit wird diese Technik noch interessanter für die klinische Praxis.