Traktografie - Digital Twin

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Lucius Fekonja

Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Visualisierung

Foto wissenschaftlicher Mitarbeiter: Lucius Fekonja

Curriculum Vitae

Lucius Fekonja studierte Wissenschaftliche Visualisierung und Erkenntnis-Visualisierung an den Schweizer Kunsthochschulen in Luzern und Zürich. Daraufhin arbeitete er an mehreren Projekten der Neurochirurgie und der Evolutionsbiologie mit. Schwerpunkte seiner Arbeit sind die Forschung und die Gestaltung bezüglich der MRT-basierten Operationsplanung, der visuellen Darstellung komplexen Wissens sowie dem Wissenstransfer über das Bild.

Er widmet sich der Forschung und Entwicklung an der MRT-basierten Operationsplanung sowie der Untersuchung analoger und digitaler visueller, didaktischer Formen in Bezug auf die Praxis. Als Postdoc unterstützt er den DFG-geförderten Exzellencluster Matters of Activity an der Humboldt-Universität zu Berlin.

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. 

Digital Twin

Der Adaptive Digital Twin verkörpert das gesunde Subjekt 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.

Doktoranden