Ramy Zeineldin, Doktorand an der Fakultät Informatik, stellt Erkenntnisse zur intraoperativen Hirnverformungen, so genannte Hirnverschiebungen vor.
Toller Erfolg für Ramy Zeineldin, Doktorand an der Fakultät Informatik der Hochschule Reutlingen. Bei der wissenschaftlichen Konferenz der Deutschen Gesellschaft für Computer- und Roboterassistierte Chirurgie, CURAC, wurde seine Arbeit mit dem Best Poster Award der Konferenz ausgezeichnet. In dem Poster unter dem Titel „Towards Automated Correction of Brain Shift – Using Deep Deformable MRI-iUS Registration“ stellt er seine Erkenntnisse zur intraoperativen Hirnverformungen, so genannte Hirnverschiebungen vor. Co-Autor des Posters war unter anderem der Dekan der Fakultät, Prof. Dr. Oliver Burgert. Mit der Preisauszeichnung würdigt die CURAC erneut die wissenschaftliche Arbeit der Fakultät auf dem Gebiet der Medizininformatik, nachdem die Fakultät erst im letzten Jahr als Gastgeber der Wissenschaftskonferenz ausgewählt wurde. In diesem Jahr wurde die Konferenz der CURAC Online durchgeführt. Gastgeber war die Technische Universität Hamburg.
In dem Poster stellt Ramy Zeineldin seine bisherigen Arbeiten und Erkenntnisse zum Thema intraoperative Hirnverformungen, die so genannte Hirnverschiebung vor. Diese beeinträchtigen die Anwendbarkeit von Daten der präoperativen Magnetresonanztomographie (MRT) zur Unterstützung der Verfahren der intraoperativen Ultraschallführung (iUS) bei neurochirurgischen Eingriffen.
Ramy Zeineldin und seine Co-Autoren schlagen einen tiefen, lernbasierten Ansatz für die schnelle und genaue Registrierung von deformierbaren Verformungen von präoperativen MRT- zu iUS-Bildern vor, um die Hirnverschiebung zu korrigieren. Basierend auf der Architektur von 3D-gefalteten neuronalen Netzwerken wurde die vorgeschlagene tiefe MRI-iUS-Registrierungsmethode erfolgreich getestet und an der retrospektiven Auswertung von Hirntumoren (RESECT-Datensatz) evaluiert.
Nach Ansicht von Ramy Zeineldin zeigt die Studie, dass die vorgeschlagene Methode andere Registrierungsmethoden in früheren Studien mit einem durchschnittlichen MSE von 85 übertrifft. Darüber hinaus kann diese Methode drei 3D-MRI-US-Paare in weniger als einer Sekunde registrieren, was die erwarteten Ergebnisse der Gehirnoperation verbessert.
An der Studie und dem Poster, dass federführend von Ramy Zeineldin erstellt wurde, war auch der Dekan der Fakultät Informatik, Prof. Dr. Oliver Burgert als Co Autor beteiligt, der auch für die Medizininformatik an der Fakultät Informatik maßgeblich verantwortlich ist. Weitere Co-Autoren kommen vom Karlsruher Institut für Technologie, Karlsruhe (KIT), der Fakultät für Elektrotechnik (FEE), Universität Menoufia Abteilung für Neurochirurgie, Universität Ulm, Deutschland.
Die Auszeichnung macht nach Einschätzung von Prof. Oliver Burgert zudem deutlich, wie international und vernetzt inzwischen die Forschung und Lehre an der Fakultät Informatik sei. Zudem zeige es, dass die Studiengänge Medizinisch-Technische Informatik und Human Centered Computing eine gute Grundlage für eine spätere erfolgreiche Forschung vermitteln.
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