Bildverarbeitung für die Medizin 2024

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Seit mehr als 25 Jahren ist die Konferenz "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2024 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen (jungen) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - viele davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Visualisierung und Animation, computerunterstützte Diagnose sowie bildgestützte Therapieplanung und Therapie. Hierbei kommen Methoden des maschinellen Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz. Die Herausgeber Prof. Maier leitet den Lehrstuhl für Mustererkennung an der Universität Erlangen-Nürnberg und entwickelt Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung zur Diagnoseunterstützung bis hin zur Schichtbildberechnung durch künstliche Intelligenz. Prof. Deserno leitet das Peter L. Reichertz Institut für Medizinische Informatik der TU Braunschweig und der Medizinischen Hochschule Hannover (PLRI). Seit 2022 ist er Präsident der European Federation for Medical Informatics (EFMI). Seine Forschungsschwerpunkte liegen in den Bereichen der Biosignal- und Bilderzeugung und -verarbeitung, insbesondere der videobasierten Vitaldatenmessung. Prof. Handels leitet das Institut für Medizinische Informatik der Universität zu Lübeck und den Forschungsbereich Künstliche Intelligenz in der medizinischen Bildverarbeitung am DFKI Lübeck. Er entwickelt problemoptimierte, lernfähige Bildverarbeitungsmethoden und integriert diese in hybride Bildverarbeitungssysteme zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie. Prof. Maier-Hein ist Managing Director "Data Science and Digital Oncology" am DKFZ Heidelberg. Dort forscht er im Bereich maschinelles Lernen unter anderem für multizentrische Daten und bildbasierte Biomarker. Zudem entwickelte er Open-Source-Lösungen wie das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK), Kaapana, oder das nnU-Net. Prof. Palm leitet das Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) an der OTH Regensburg und gehört dem Direktorium des Regensburg Centers for Artificial Intelligence (RCAI) an. Schwerpunkt seiner Forschung bildet die Künstliche Intelligenz, insb. neue Methoden des maschinellen Lernens zur Bildanalyse und -klassifikation sowie die Anpassung dieser Verfahren für klinische Fragestellungen. Prof. em. Tolxdorff leitete das Institut für Medizinische Informatik der Charité - Universitätsmedizin Berlin. Seine Forschungsschwerpunkte sind medizinische Bildverarbeitung, maschinelles Lernen, biomedizinisches Datenmanagement, Datenvisualisierung und -analyse, Medizinproduktentwicklung und -implementierung in klinischen Workflows.