INSTITUT FÜR BIOMETRIE UND MEDIZINISCHE INFORMATIK

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Medizinische Informatik

Der Bereich der Medizinischen Informatik befasst sich mit der Planung und dem Aufbau von medizinischen Informationssystemen und Konzipierung von Lösungen im Bereich E-Learning und Grid Computing. Die Experimentelle MRT arbeitet auf dem Gebiet der Magnetresonanztomographie und -spektroskopie an der Einführung, dem Einsatz und der Optimierung neuer Messapparate und Methoden. Die Forschungsgruppe Neuroimaging beschäftigt sich mit den Methoden der funktionellen und strukturellen Hirnbildgebung auf der Grundlage der Magnetresonanztomographie. Insbesondere werden Verfahren zur Darstellung von Nervenfasern sowie Hirn-Computerschnittstellen auf Basis der Echtzeit-fMRT erforscht.

 

Molekulare MR-Analytik und -Bildgebung

UHF MR-Spulen Forschungsgruppe

Die Forschungsgruppe hat sich zum Ziel gesetzt, die Entwicklung von Hochfeld-MRT-Systemen weiter voranzubringen. Hierbei liegt der besondere Fokus auf der simulationsgestützten MR-Spulenentwicklung. Die MR-Spulen bilden die messtechnische Schnittstelle zwischen dem Menschen und der Maschine. Durch die MR-Spulen wird ein nicht-invasiver Einblick in den menschlichen Körper ermöglicht. Mehr ...

Signalverstärkung durch parawasserstoffinduzierte Hyperpolarisation (Parahydrogen Induced Polarisation – PHIP) und heteronuklearen Transfer auf 19F und 13C

Spektroskopische und bildgebende Verfahren, die auf Kernspinresonanz (MR) basieren, werden sehr vielseitig eingesetzt. Neben chemischen Strukturanalysen und Dynamikuntersuchungen ist die medizinische Bildgebung eine Hauptanwendung. Allerdings weisen alle MR-Methoden eine sehr geringe Sensitivität auf, die aus dem thermisch begrenzten Besetzungsunterschied des Zeeman-Niveaus resultiert. Hyperpolarisationstechniken wie PHIP erhöhen diese Polarisation um Größenordnungen und verstärken damit das Signal-Rausch-Verhältnis der MR-Signale signifikant. Durch den Transfer der Polarisation auf Heterokerne wie 19F und 13C eröffnen sich neue Anwendungen für Non-Proton-MR. So könnten fluorierte Verbindungen z.B. als hochspezifische Kontrastmittel in Angiographien oder bei der Lungenbildgebung verwendet werden. Mehr ...

Außerdem beschäftigt sich die Gruppe mit der MR-sensitiven Markierung biologischer Zellen auf Basis von 19F-Verbindungen. Ziel ist es, dynamische Prozesse, wie Migration oder Akkumulation, dieser Zellen in vivo zu beobachten und neue Therapieansätze, wie die Photodynamische Therapie (PDT), zu unterstützen. Mehr ...

 

Neuroimaging

Echtzeit-fMRT

Mit Hilfe der Echtzeit-fMRT ist es möglich, die Hirnaktivierung von Probanden schon während einer funktionellen MRT-Untersuchung zu analysieren. Diese Technik ermöglicht z.B. die Implementierung von Hirn-Computer-Schnittstellen, welche für Neurofeedback oder die Steuerung externer Systeme verwendet werden. Mehr ...

Hirn-Computer-Schnittstellen zur Navigation in virtuellen Realitäten

Das Ziel dieses Projektes sind der Entwurf und die Implementierung einer VR (Virtuelle Realität) Stimulusumgebung für Echtzeit-fMRT-Studien. Virtuelle Realität bedeutet dabei eine computersimulierte Umgebung, welche synthetische Erfahrungen an ihre Nutzer vermittelt. So sollen durch diese tiefergehende Visualisierung alltägliche Prozesse realitätsnäher abgebildet und die Aufmerksamkeit des Probanden durch mehr Interaktion mit dem Paradigma gesteigert werden. Mehr ...

Diffusion Tensor Imaging (DTI)

Mit Hilfe von DTI wird die Bewegung von Wassermolekülen im Gewebe abgebildet. In stark anisotropen Geweben wie der Weißen Substanz im Gehirn können durch weitere Berechnungen Nervenfaserverläufe dargestellt werden. Mehr ...

Informationssyteme

 

Scientific Computing

Ziel des Scientific Computing in der Medizin ist die Bereitstellung von Hochleistungsrechenressourcen für die Medizinische Informatik, Biometrie und Neurowissenschaften. Die Serverfarm, bestehend aus acht Apple Xserves mit Mac OS X.5 und 16 HP Blades mit Suse Linux 11.1, wurde als Rechencluster für Berechnungen auf hochdimensionalen MRT-Daten konfiguriert. Neben der Serverfarm wird ebenfalls der institutseigene PC-Pool mit 26 PCs zu je 4 CPUs für Berechnungen genutzt. Mehr ...

 

E-Learning

Im Rahmen des E-Learnings an der Medizinischen Fakultät der Universität Magdeburg beteiligt sich unser Institut an der Erstellung und Umsetzung von Konzepten zum Fallbasierten Lernen und der Einführung einer Lehrbildsammlung. Mehr ...

Letzte Änderung: 22.09.2020 - Ansprechpartner:

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