01/14/2010: FIN-Forschungspreis

• Konrad Mühler (zweiter von rechts) hat einen der beiden FIN-Forschungspreise des Jahres 2009 erhalten. Mit dem von der Firma METOP gesponsorten Preis wird die beste wissenschaftliche Einzelleistung gewürdigt. Die Auszeichnung erfolgt für das Paper “The Medical Exploration Toolkit: An Efficient Support for Visual Computing in Surgical Planning and Traingin” (Autoren: Konrad Mühler, Christian Tietjen, Felix Ritter, Bernhard Preim), das in der Zeitschrift IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics erschienen ist. Dabei wird eine innovative und sehr leistungsfähige Softwarebibliothek vorgestellt, die es erleichtert maßgeschneiderte Anwendungen für die chirurgische Planung und Ausbildung zu erstellen. Die von den Autoren in den letzten Jahren entwickelten Softwarekomponenten stehen mit dieser Bibliothek weltweit zur Verfügung.

11/19/2009: Best Presenter Award@VMV

• The presentation of the paper by Sylvia Glaßer et al.,"A Visual Analytics Approach to Diagnosis of Breast DCE-MRI Data" was selected as best presentation (among 38) at the VMV-conference. It is joint work with the Department of Radiology (Prof. Ricke, U. Preim), the image analysis group of our computer science (Prof. Toennies, S. Schäfer). The paper addresses breast cancer diagnosis with dynamic MRI data and attempts to better discriminate malignant and benign tumors.

11/18/2009 - Best Paper-Award der VMV für Sylvia Glaßer

• Die Computervisualistin Sylvia Glaßer wurde auf der Tagung “Vision, Modelling and Visualization” mit dem Best Paper-Award ausgezeichnet. Die Teilnehmer der internationalen Tagung, die vom 16.-18. November in Braunschweig stattfand, haben unter 38 Beiträgen ausgewählt und der Beitrag aus Magdeburg hat dabei “mit großem Vorsprung” die meisten Stimmen bekommen. Passend zum Titel der Konferenz besteht der Preis in einer besonders hochwertigen Grafikkarte für PCs. Ihre Arbeit ist in enger Kooperation von zwei Informatik-Arbeitsgruppen mit der radiologischen Universitätsklinik (alle Universität Magdeburg) entstanden und hat den Titel “A Visual Analytics Approach to Diagnosis of Breast DCE-MRI Data”. Dabei geht es darum, dynamische Kernspintomographiedaten der weiblichen Brust effizient auszuwerten, so dass gutartige Tumoren sicherer von bösartigen Tumoren unterschieden werden können. Die anspruchsvollen mathematischen Methoden sind dabei zunächst auf sieben klinische Datensätze mit verdächtigen Rundherden angewendet worden, wobei intensiv diskutiert wurde, wie die neuen Methoden der Auswertung klinisch eingesetzt werden können. Eine größere Studie ist in Vorbereitung.