Forschungsthemen

Unsere Anwendungsgebiete

Digitale Radiologie

Seit über 20 Jahren erforscht das VRVis Lösungen für die digitale Radiologie. Unsere Innovationen unterstützen die medizinischen Teams bei Krankheitsprävention, Pathologieerkennung und Therapieplanung. Die Ergebnisse unserer Forschung sind mehrfach hochkarätig publiziert und international patentiert. Unser Portfolio an Lösungen und digitalen Werkzeugen reicht von vollautomatischen semantischen Annotationen, Herzanalyse, KI-gestützte Tuberkulose-Screenings bis hin zu Segmentierung von Weichteiltumoren in multimodalen Daten oder vertrauenswürdiger KI-Lösungen (XAI). Weitere Informationen zu unseren Lösungen im Bereich digitale Radiologie.

Drei Forscherinnen vor einem Bildschirm. Die stehende Forscherin zeigt auf ein Detail auf dem Monitor.
Das Biomedical Image Informatics-Team des VRVis erforscht seit mehr als 20 Jahren Lösungen im Bereich der Radiotherapie, Radiologie, Interventionsplanung und entwickelt Data Science-Lösungen für die Krebsforschung und Healthcare-Forschung.

Medizin

Mithilfe neuester Methoden der Visualisierung, Bildverarbeitung und Data Science beschleunigen wir für unsere Partner aus der Biotech-Branche und dem Gesundheitswesen medizinische Diagnoseprozesse, chirurgische Planung sowie Intervetionsplanung. Mit unseren Daten-Plattformen und Data Science-Lösungen tragen wir zum besseren Verständnis epidemiologischer Vorgänge und der Entwicklung von Präzisionsmedizin bei. Weitere Informationen über unsere Anwendungen und Technologien für die Medizin.

Ein Forscher zeigt mit einem Stift auf einen Bildschirm, wo eine Datenplattform für Gehirndaten zu sehen ist.

Neurowissenschaften

Modernste bildgebende Verfahren sowie der Fortschritt bei der Entwicklung genetischer Tools erlauben immer tiefere Einblicke in die Funktionsweise von Nervenzellen, neuronalen Netzen und des gesamten Gehirns. In Zusammenarbeit mit renommierten internationalen Institutionen entwickelt VRVis seit über einem Jahrzehnt Data Science-Methoden, zur rechnerischen Auswertung neurowissenschaftlicher Daten sowie große Daten-Plattformen für das Management, die Integration, die Visualisierung und vor allem für das Mining großer Sammlungen neurowissenschaftlicher Bild- und Netzwerkdaten und deren molekularem Kontext. Mehr über unsere Lösungen für die Neurowissenschaft.

Auf dem Computerbildschirm ist eine Visualisierung eines Fruchtfliegenlarvengehirns zu sehen, die von zwei Forschenden betrachtet wird.
Im Larvalbrain-Projekt verarbeitete, organisiert und visualisierte das VRVis Gehirndaten einer Fruchtfliegenlarve in einer Open-Access-Datenbank.

Visualisierung

Visualisierung ist eine Kernkompetenz des VRVis. Der richtige Umgang mit mehrdimensionalen, Multi-Kanal- und/oder zeitabhängigen Bilddaten sowie ganzer Bildsammlungen wird zunehmend zu einem Engpass in der Datenanalyse. Visualisierung ist ein wichtiges Werkzeug, um die Fülle an Informationen aus Bilddaten voll ausschöpfen zu können. Dazu zählt unter anderem die Visualisierung und interaktive Analyse von Gehirnnetzwerkdaten, die hochperformante 2D- und 3D-Visualisierung von Gehirndaten oder auch Visualisierungmethoden für die Verhaltensbiologie. Weitere Informationen über unsere Kompetenz im Bereich Visualisierung. Weitere Informationen über Visualisierungslösungen für die Neurowissenschaft und Life Sciences.

Zwei Bilder nebeneinander, links in grau eine Mikro-Aufnahme eines Kristalls, rechts ist die selbe Aufnahme aber verschiedene Bereiche sind bunt, da diese von einer Künstlichen Intelligenz automatisch segmentiert wurden.
Durch das Zusammenspiel von KI und Visual Computing können (Mikro-)Materialstrukturen und Produktionsprozesse automatisiert erfasst und in Sekundenschnelle überprüft werden – ein wichtiger Beitrag zur Optimierung und Beschleunigung im Manufacturing. Im Bild zu sehen ist eine KI-basierte Kornstrukturanalyse; Die Korngrößenmessung mittels automatisierter Bildanalyse ist ein wesentlicher Bestandteil der Qualitätskontrolle von Materialproben.

Materialwissenschaft und Manufacturing

Moderne Materialwissenschaften und Produktionsunternehmen greifen auf Methoden der Bildverarbeitung zurück, um die Daten aus Sensoren und Kameras auszuwerten. Dies unterstützt Produktionsprozesse und optimiert Qualitätsprüfungen. Am VRVis entwickeln wir für unseren Partner RHI Magnesita KI-basierte Bildverarbeitungsmethoden, um visuelle Qualitätsprüfungen zu automatisieren und Materialstrukturen auf Schadensarten zu analysieren sowie die Annotation für zukünftige Trainingsdaten zu vereinfachen.

Zwei Satellitenbilder nebeneinander, das linke Originalbild ist verpixelt, das von VRVis nachgebesserte Bild (rechts) ist wesentlich besser zu erkennen.
Um das Potenzial von Satelittenbildern voll auszuschöpfen, verbindet das VRVis Methoden der Bildverarbeitung mit Künstlicher Intelligenz.

Satellitenbildverarbeitung

Satellitendaten verschiedener Missionen und Programme liefern eine breite Palette an Daten, müssen jedoch erst bearbeitet werden, um an die darin vorhandenen Informationen zu gelangen. Digitale Bildverarbeitung ist daher eine der Schlüsseltechnologien in der Fernerkundung (Remote Sensing). Das VRVis entwickelt Bildverarbeitungsmethoden, um aus Satelittenbildern relevante Informationen für die Landwirtschaft zu gewinnen. Dazu gehört beispielsweise die Größe und Strukturierung von Agrarflächen. Ebenso nutzen wir Super-Resolution-Reconstruction (SRR), um die Auflösung von Bilddaten mit KI zu verbessern und dadurch noch mehr Detail-Informationen, wie über Vegetationsbeschaffenheit, zu generieren. Weitere Informationen über das Projekt.

Publikationen

Projekte

Awards