Die Abteilung Image Analysis forscht an modernen Technologien und Methoden zur Verarbeitung medizinischer multimodaler Bilddaten. Ein Ziel ist die automatische Analyse großer längsschnittlicher Patienten- und Bevölkerungsstudien zur Quantifizierung von Behandlungseffekten, zur frühzeitigen Erkennung struktureller krankheitsbedingter Veränderungen sowie zur Identifikation von Risiko- und Schutzfaktoren neurodegenerativer Erkrankungen. Des Weiteren werden im wachsenden Bereich der Präzisionsmedizin neue Methoden benötigt, die z. B. mit Hilfe des maschinellen Lernens eine computergestützte individuelle Diagnose und Prognose und damit individuell zugeschnittene Behandlungen in frühen Erkrankungsstadien ermöglichen.

Unsere Projekte werden in einem multidisziplinären Ansatz in enger Kooperation mit den Neurowissenschaftlern und MR-Physikern am DZNE sowie mit unseren nationalen und internationalen Kooperationspartnern verfolgt, z. B. der Harvard Medical School und dem Massachusetts Institute of Technology. Weiterführende Informationen zu den Forschungsschwerpunkten können auch hier gefunden werden.

Einer unserer Forschungsschwerpunkte ist die Entwicklung fortschrittlicher berechnender Verfahren für die automatische Extraktion präklinischer Biomarker aus nichtinvasiven MRT-Bildern wie z. B. die Größe, Dicke oder geometrische Form von neuroanatomischen Strukturen im menschlichen Gehirn, insbesondere im Bereich der Großhirnrinde, der subkortikalen Strukturen sowie der Weißen Substanz. Unsere Methoden, die im Software Paket FreeSurfer in tausenden Forschungslaboren und großen Imaging-Studien weltweit zum Einsatz kommen, ermöglichen dabei die Messung subtiler Veränderungen, die z. B. im Frühstadium neurodegenerativer Erkrankungen auftreten. Die zeitaufwändige Verarbeitung großer Datenmengen stellt dabei eine besondere Herausforderung dar und erfordert hochgradig parallelisierte und verteilte Berechnungen (z. B. mittels GPU, High Performance Computing, und Cloud Computing).