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Lehrstuhl für Mustererkennung

(Informatik 5)

Wissenschaftler und Studenten am Lehrstuhl für Mustererkennung (LME) beschäftigen sich mit der Erforschung und Realisierung von Algorithmen zur Klassifikation und Analyse von Mustern wie beispielsweise Bild- oder Sprachdaten. Die laufenden Forschungsprojekte sind überwiegend interdisziplinär und konzentrieren sich auf folgende Gebiete: Medizinische Bildverarbeitung und Anwendungen im Gesundheitswesen. Der Lehrstuhl pflegt enge nationale und internationale Kontakte zu anderen Universitäten, Forschungseinrichtungen und Industrieunternehmen.

Eine Zusammenfassung der Lehrstuhlprojekte finden Sie in unserer ausführlichen Informationsbrochure (PDF).

 

 

Forschungsgebiete

Die Gruppe Medizinische Bildverarbeitung untersucht Fragestellungen aus den Bereichen Bildregistrierung, Rekonstruktion, Segmentierung und Bildanalyse.

Die Rechnersehengruppe beschäftigt sich mit den Themen Objektverfolgung, Objekterkennung und Objektrekonstrution.

Neben der automatischen Merkmalberechnung und der darauf aufbauenden Spracherkennung beschäftigt sich der Lehrstuhl mit den folgenden Aufgabengebieten der Spracherkennung: Sprachdialogsysteme, Erkennung und Verarbeitung von unbekannten Wörtern, automatische Analyse und Klassifikation prosodischer Phänomene und emotionaler Benutzerzustände.

Digitaler Sport ist ein neues aufstrebendes Gebiet innerhalb der Informatik. Unser Lehrstuhl entwickelt neue Systeme für Top Athleten in enger Zusammenarbeit mit der Sportindustrie.


Verfügbare Arbeiten

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


Publikationen

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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