Physik der Medizinischen Bildgebung (INM-4)

Die Arbeitsgruppe Datenwissenschaft für Neurobildgebung konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung neuartiger und hochmoderner Algorithmen zur Analyse von Daten in der Hirnforschung. Der Schwerpunkt unserer Forschung liegt im Bereich der Verarbeitung neuronaler Daten mittels künstlicher Intelligenz (KI).

Das primäre Ziel der MR-Gruppe ist die Entwicklung und Implementierung neuer Methoden und Sequenzen in der Magnetresonanztomographie, wobei das menschliche Gehirn im Fokus steht.

Ein PET-Gerät besteht im Allgemeinen aus einem Detektor-Ring von z.B. 60 cm Durchmesser und 20 cm Länge, in den der Patient hineingelegt wird. Bei einer Hirnuntersuchung. wird der Patient so mit der Patientenliege im Scanner positioniert, dass das gesamte Hirn im Gesichtsfeld ist.

Die Arbeitsgruppe befasst sich mit der präklinischen und klinischen Bewertung neuer Radiopharmaka für die Diagnostik von Hirntumoren mit der Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und der korrelativen Bildgebung mit der Magnet-Resonanz-Tomographie (MRT). Die Arbeiten konzentrieren sich auf die Evaluierung der intratumoralen Anreicherung von radioaktiv markierten Aminosäuren in Hirntumoren im Vergleich mit modernen Methoden der funktionellen MR-Bildgebung sowie die klinische Anwendung der korrelativen MR-PET Bildgebung in der Diagnostik, Therapieplanung und Therapiekontrolle bei Patienten mit Hirntumoren. Des Weiteren wird die therapeutische Wirkung neuartiger Amyloid-β bindender Peptidliganden für die Therapie de Morbus Alzheimer mittels Verhaltenstests, Positronen-Emissions-Tomographie (PET) und Autoradiographie bewertet.

Die interdisziplinäre Arbeitsgruppe „Klinische Multimodale Bildgebung“ befasst sich vor allem mit der Erforschung einzelner Biomarker, um eine individuell optimierte Therapie für Patienten mit psyhiatrischen Erkrankungen anwenden zu können und auch um den Behandlungserfolg zu evaluieren.

Die Arbeitsgruppe Datenwissenschaft für Neurobildgebung konzentriert sich auf die Entwicklung und Anwendung neuartiger und hochmoderner Algorithmen zur Analyse von Daten in der Hirnforschung. Der Schwerpunkt unserer Forschung liegt im Bereich der Verarbeitung neuronaler Daten mittels künstlicher Intelligenz (KI).