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Pattern Recognition Lab

Computer Science Department 5

Researchers and students at Pattern Recognition Lab (LME) work on the development and implementation of algorithms to classify and analyze patterns like images or speech. The research is mostly interdisciplinary and is focussed on medical- and health engineering. The LME has close national and international collaborations with other universities, research institutes and industrial partners.

A summary of the projects at the Pattern Recognition Lab is available for download as a comprehensive brochure (PDF).

 

 

Research Areas
Medical Image Processing

The division medical image processing investigates problem statements in image fusion, reconstruction, segmentation and image analysis.

Computer Vision

The computer vision division treats the topics of object tracking, object recognition and object reconstruction.

Speech Processing and Understanding

Apart from automatic feature extraction and subsequent speech recognition, our Chair deals with the following topics: spoken dialogue systems, recognition and processing of out-of-vocabulary words and automatic analysis and classification of prosodic phenomena and emotional, affective user states.

Digital Sports & Sportronics

Digital Sports is a new emerging field within computer science. We are about to develop novel digital support systems for top athletes in close collaboration with sports industry.


Available Theses

Visualization, editing and analyzing tool for knowledge bases. (Studienarbeit) Betreuer: Sickel, Konrad; Hornegger, Joachim


Recent Publications

Fieselmann, Andreas: 3D Esophagus Segmentation in CT and C-arm CT Data Sets In: SAOT Summer Academy 2008


LME - News
Grandioser Erfolg für "Exzellenzzentrum Medizintechnik"

Im Spitzenclusterwettbewerb des Bundesforschungsministeriums hat sich das Medical Valley EMN (Europäische Metropolregion Nürnberg) mit seinem Antrag "Exzellenzzentrum für Medizintechnik" in einem hochkompetitiven Feld von Mitbewerbern durchgesetzt.

Es fließen mehr als 80 Millionen Euro in die Metropolregion für Projekte von Industrieunternehmen und deren Forschungspartnern, um die Entwicklung innovativer Technologien, Produkte und Dienstleistungen zu ermöglichen, die die Gesundheitsversorgung deutlich verbessern werden. 40 Millionen Euro beträgt die Fördersumme des Bundesministeriums für Bildung und Forschung.


Mehr: www.medical-valley-emn.de


LME-Vortrag "Automatic Segmentation of the Optic Radiation using DTI in Glaucoma Patients" wird ausgezeichnet

Porto, Portugal Oct. 2009: Der Vortrag "Automatic Segmentation of the Optic Radiation using DTI in Glaucoma Patients" von Ahmed El-Rafei und Koautoren wurde als einer der besten Beiträge der Konferenz "International Conference VipIMAGE 2009 - II ECCOMAS Thematic Conference on Computational and Medical Image Processing" ausgezeichnet. Eine erweiterte Version des Artikels wird in "Computational Vision and Medical Image Processing - Recent Trends" im Rahmen der "SPRINGER Book Series: Computational Methods in Applied Sciences" erscheinen.


LME gewinnt reihenweise MICCAI-Preise

Christopher Rohkohl konnte mit seinem Paper und Vortrag über "Interventional 4-D Motion Estimation and Reconstruction of Cardiac Vasculature without Motion Periodicity Assumption" den mit 300$ dotierten Young-Scientist-Award in der Kategorie "Medical Image Computing: Registration" erringen. Alexander Brost kam in der Kategorie "Computer-assisted Intervention I: Image Analysis for Interventions" mit seinem Beitrag "3-D Respiratory Motion Compensation during EP Procedures by Image-Based 3-D Lasso Catheter Model 2Generation and Tracking" immerhin in die engere Auswahl der letzten drei ("Runner Up"). Besonders auch bei den Poster-of-the-Day-Awards war der LME unübersehbar stark. In der Session "Surgical navigation and robotics" konnte der LME gleich alle drei Preise in Folge für sich gewinnen. Am ersten Tag gewann das Poster von Christian Schaller über "Inverse C-arm Positioning for Interventional Procedures Using Real-Time Body Part Detection", am zweiten das Poster von Kurt Höller über "Endoscopic Orientation Correction" und am dritten das von Jochen Penne zur "Time-of-Flight 3-D Endoscopy". In der Session "Image Analysis and Computer Aided Diagnosis" konnte sich am zweiten Tag Ingmar Voigt mit "Personalized Modeling and Assessment of the Aortic-Mitral Coupling from 4D TEE and CT" durchsetzen.


Preis auf Fully3D-Konferenz in Peking für LME-Doktorand

Peking, 06. September 2009: Der Vortrag "Towards C-arm CT Reconstruction on Larrabee" von Hannes Hofmann und seinen Koautoren, alle Doktoranden am Lehrstuhl für Mustererkennung, wird unter zwanzig Beiträgen zum Workshop "High Performance Image Reconstruction (HPIR)" zum Drittbesten gewählt.


LME hervorragend aufgestellt auf der MICCAI 2009

Der Lehrstuhl für Mustererkennung ist dieses Jahr mit 11 (3 Vorträge, 8 Poster) von insgesamt weltweit 300 Beiträgen überaus stark an der MICCAI 2009 (www.miccai.org), der 12th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention vom 20.-24. September beteiligt.

Die angenommenen Arbeiten beschäftigen sich im Einzelnen mit: Interventional 4-D Motion Estimation and Reconstruction of Cardiac Vasculature without Motion Periodicity Assumption (Rohkohl), Fast Automatic Segmentation of the Esophagus from 3D CT Data using a Probabilistic Model (Feulner), Personalized Pulmonary Trunk Modeling for Intervention Planning and Valve Assessment Estimated from CT Data (Vitanovski), 3-D Respiratory Motion Compensation during EP Procedures by Image-Based 3-D Lasso Catheter Model Generation and Tracking (Brost), Endoscopic Orientation Correction (Höller), Time-of-Flight 3-D Endoscopy (Penne), Inverse C-arm Positioning for Interventional Procedures Using Real-Time Body Part Detection (Schaller), A Generic Probabilistic Active Shape Model for Organ Segmentation (Wimmer), Fast and Robust 3-D MRI Brain Structure Segmentation (Wels), Personalized Modeling and Assessment of the Aortic-Mitral Coupling from 4D TEE and CT (Ionasec), Computer-Aided Assessment of Anomalies in the Scoliotic Spine in 3-D MRI Images (Jäger).


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