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Biomedizinische Magnetresonanz

Fachbereich 8.1

Bachelor und Masterprojekte

Physik-basiertes Deep-Learning für die quantitative MRT (Praktikum/BSc/MSc)

Die quantitative MRT liefert wichtige diagnostische Information über (bio-)physikalische Parameter des menschlichen Körpers. Eine große Herausforderung ist die genaue Bestimmung dieser Parameter mit möglichst kurzer Aufnahmezeit. Physik-basiertes Deep-Learning ist ein sehr erfolgsversprechender Ansatz um dieses mathematisch anspruchsvolle, nicht-lineare Problem zu lösen.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Studierende aus der Fachrichtung Physik, Elektrotechnik, Computerwissenschaften oder einer vergleichbaren Ingenieur- oder Naturwissenschaft, die Interesse an einem herausfordernden Projekt in diesem Bereich haben. Für nähere Informationen wenden Sie sich bitte an Dr. Christoph Kolbitsch (📧 christoph.kolbitsch(at)ptb.de).

Bewegungsbestimmung mittels Deep-Learning (Praktikum/BSc/MSc)

Physiologische Bewegung der menschlichen Organe durch z.B. die Atmung oder den Schlag des Herzens können medizinischen MR Bildern stark beeinträchtigen. Wir entwickeln neuen Verfahren, um diese Bewegungsartefakte zu minimieren und eine hohe diagnostische Qualität sicherzustellen. Die Anwendungsgebiete reichen dabei von quantitativer Herzbildgebung bis hin zu multimodalen PET-MR Anwendungen.

Zur Verstärkung unseres Teams suchen wir Studierende aus der Fachrichtung Physik, Elektrotechnik, Computerwissenschaften oder einer vergleichbaren Ingenieur- oder Naturwissenschaft, die Interesse an einem herausfordernden Projekt in diesem Bereich haben. Für nähere Informationen wenden Sie sich bitte an Dr. Christoph Kolbitsch (📧 christoph.kolbitsch(at)ptb.de).

Regelung eines open-source Rotationsphantoms für die MRT-Flussbildgebung

In unserer Arbeitsgruppe entwickeln wir neue Methoden für die Magnetresonanztomographie (MRT). Besonderes Interesse liegt hierbei in der Flussbildgebung, mit der z.B. Geschwindigkeitsprofile in Blutgefäßen zeitaufgelöst und non-invasiv gemessen werden können. In der klinischen Anwendung ermöglichen diese Daten Rückschlüsse auf Pathologien ohne die Notwendigkeit einer Katheterisierung. Außerdem ist es möglich, Informationen über turbulente Strömungen z.B. in der Aorta zu rekonstruieren und wichtige Entscheidungshilfen vor und nach der Operation von Aortenklappen zu liefern.

Jedoch ist diese MRT-Messmethode intrinsisch mit Fehlern behaftet, die charakterisiert und korrigiert werden müssen. Von besonderer Bedeutung hierbei sind Phantome (= künstliches Messobjekt im MRT-Scanner), die, je nach Komplexität, von mit Flüssigkeit befüllten Kugeln bis hin zu kompletten artifiziellen Herzen reichen. Wir an der PTB interessieren uns für höchste Genauigkeit und Wiederholbarkeit von Messungen – deshalb möchten wir aufgrund des komplexen Zusammenspiels der Bildgebung und der Bewegung ein Bewegungsphantom selbst weiterentwickeln und quelloffen (Hardware und Software) anderen Forschungseinrichtungen zur Verfügung stellen. Damit würde ein wertvoller Beitrag zur Vergleichbarkeit zwischen MRT-Zentren und letztendlich zur bestmöglichen Patientenversorgung geleistet.

In dieser Master-Arbeit soll eine Regelung für vorhandenes rotatorisches Flussphantom [1] entworfen werden. Die Aufgaben umfassen

  • Systemidentifikation, Reglerentwurf, Simulation
  • Inbetriebnahme des Phantoms und (angeleitete) Flussbildgebung am MRT-Scanner
  • Auswertung der MRT-Daten
  • Dokumentation und open-source Veröffentlichung des Projekts

Wir suchen Masterstudenten

  • des Studiums der Elektrotechnik, Physik, Maschinenbau oder ein vergleichbarer Studiengang;
  • mit Wissen über Regelungstechnik;
  • mit guten Programmierkenntnissen (vorzugsweise Python und MATLAB) und
  • mit großem Interesse an MRT

Bei Interesse melden sie sich bitte bei Hannes Dillinger oder Sebastian Schmitter und senden Sie uns bitte auch Ihren Lebenslauf und Notenspiegel zu:

Dr. Hannes Dillinger ( 📧 hannes.dillinger(at)ptb.de , ☎ +49 30 3481-7974 )
Dr. Sebastian Schmitter ( 📧 sebastian.schmitter(at)ptb.de , ☎ +49 30 3481-7767 )

Wir freuen uns auf Ihre Kontaktaufnahme!

https://www.ptb.de/cms/ptb/fachabteilungen/abt8/fb-81/ag-814.html

[1] Vali, A, Schmitter, S, Ma, L, et al. Development of a rotation phantom for phase contrast MRI sequence validation and quality control. Magn Reson Med. 2020; 84: 3333-3341. doi: 10.1002/mrm.28343

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