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Quantitative Analyse von CT-Koronarangiographie-Daten
Projektleiter:
Projektbearbeiter:
Dr.-Ing. Philipp Berg,
Dr. Sandy Engelhardt
Finanzierung:
Das Forschungsvorhaben stützt sich auf ein einmaliges Datenkollektiv bestehend aus ~5000 Computer Tomographie Angiographie (CTA)-Datensätzen bei PatientInnen mit Koronarer Herzkrankheit (KHK). Dieses Verfahren steht in Konkurrenz zum herkömmlichen Herzkatheter. Die CTA hat sich bisher hauptsächlich im angelsächsischen Raum durchgesetzt und findet hierzulande in den letzten Jahren zunehmend Akzeptanz aufgrund der deutlich gesunkenen Strahlenbelastung.
Die EFRE-Förderperiode wird aktiv zur Vorbereitung eines weitern Förderantrages genutzt. Im Fokus stehen die Aufbereitung der großen Datenmengen für Deep Learning, Radiomics, hämodynamische Simulation, Analyse von Strömungsmustern und Visual Analytics.
Die EFRE-Förderperiode wird aktiv zur Vorbereitung eines weitern Förderantrages genutzt. Im Fokus stehen die Aufbereitung der großen Datenmengen für Deep Learning, Radiomics, hämodynamische Simulation, Analyse von Strömungsmustern und Visual Analytics.
Kooperationen im Projekt
Anmerkungen
Schlagworte:
Datenkollektiv, Strömungsmustern, deep learning
Datenkollektiv, Strömungsmustern, deep learning
Kontakt
Dr. Gabriel Mistelbauer
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
Fakultät für Informatik
Institut für Simulation und Graphik
Universitätsplatz 2
39106
Magdeburg
Tel.:+49 391 6758772
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