Traktografie: Adaptive Digital Twin
Traktografie erlaubt die visuelle Repräsentation des Verlaufs von Nervenfasern und beruht auf der diffusionsgewichteten MRT und computerbasierten Tensor- oder Kugelflächenfunktion-Bildgebung.
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Projektleiter
Dr. rer. medic. Lucius Fekonja
Projekte
Traktografie
Traktografie erlaubt die visuelle Repräsentation des Verlaufs von Nervenfasern. Diese Darstellungsart beruht auf der diffusionsgewichteten Magnetresonanztomografie und computerbasierter Tensor- oder Kugelfächenfunktion-Bildgebung. Die Traktografie wird zur Operations-Planung eingesetzt. Zusätzlich untersuchen wir unterschiedliche Traktografie-Algorithmen und den Einfluss von Erkrankungen des zentralen Nervensystems auf die weiße Substanz.
Adaptive Digital Twin
Der Adaptive Digital Twin verkörpert das gesunde Subjekt oder die physische Patientin oder den physischen Patienten. Wir entwickeln ein Modell, welches die virtuelle Analyse und Simulationen anhand der erfassten strukturalen und funktionalen Daten ermöglicht. Die Kombination verschiedener Datenquellen bietet die Gelegenheit, anatomische Veränderungen und deren Einwirkung auf die Anatomie, Funktion und Netzwerk des zentralen Nervensystems zu evaluieren und simulieren. Hinzugezogen werden Funktionen von advanced tracteography wie z.B. spezifische voxel-level Modelle und Traktografie-Algorithmen oder fMRI-basierte maps und regions of interests. Den Kern des Modells bilden aktuelle scripts im Bereich der automatisierten Segmentierung, Datenprozessierung, Netzwerkanalyse und Simulation. Dieses interdisziplinäre Forschungsprojekt ist im Exzellenzcluster Matters of Activity der Humboldt-Universität zu Berlin angelegt.
