TY - GEN ED - Palm, Christoph ED - Breininger, Katharina ED - Deserno, Thomas M. ED - Handels, Heinz ED - Maier, Andreas ED - Maier-Hein, Klaus H. ED - Tolxdorff, Thomas M. T1 - Bildverarbeitung für die Medizin 2025 BT - Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Regensburg March 09-11, 2025 N2 - Die Konferenz "BVM - Bildverarbeitung für die Medizin" ist seit vielen Jahren als die nationale Plattform für den Austausch von Ideen und die Diskussion der neuesten Forschungsergebnisse im Bereich der Medizinischen Bildverarbeitung und der Künstlichen Intelligenz (KI) etabliert. Auch 2025 werden wir aktuelle Forschungsergebnisse vorstellen und Gespräche zwischen (jungen) Wissenschaftler*innen, Industrie und Anwender*innen vertiefen. Die Beiträge dieses Bandes – die meisten davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere die Bildgebung und -akquisition, Segmentierung und Analyse, Registrierung, 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. Das Kapitel "Leveraging multiple total body segmentators and anatomy-informed post-processing for segmenting bones in Lung CTs" ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License über link.springer.com frei verfügbar (Open Access). Die Herausgebenden Prof. Palm forscht im Bereich KI für die Medizin mit einem Schwerpunkt in der Analyse endoskopischer Bilddaten zur computerunterstützten Diagnose und Therapie. Prof. Breininger entwickelt robuste Ansätze des maschinellen Lernens in verschiedenen interdisziplinären Bereichen, mit einem Schwerpunkt auf medizinischen Bilddaten. Prof. Deserno forscht in Biosignal- und Bilderzeugung und -verarbeitung, insbesondere in der videobasierten Vitaldatenmessung. Prof. Handels entwickelt problemoptimierte, lernfähige Bildverarbeitungsmethoden und integriert diese in hybride Bildverarbeitungssysteme zur Unterstützung der medizinischen Diagnostik und Therapie. Prof. Maier entwickelt Anwendungen in der medizinischen Bildverarbeitung zur Diagnoseunterstützung bis hin zur Schichtbildberechnung durch künstliche Intelligenz. Prof. Maier-Hein forscht im Bereich maschinelles Lernen und entwickelt Open-Source-Lösungen wie das Medical Imaging Interaction Toolkit (MITK), Kaapana oder das nnU-Net. Prof. em. Tolxdorff ist Experte für maschinelles Lernen, biomedizinisches Datenmanagement, Datenvisualisierung und -analyse sowie Medizinproduktentwicklung in klinischen Workflows. KW - Bildverarbeitung KW - Computerunterstützte Medizin KW - Bildgebendes Verfahren KW - Bildanalyse KW - Deep Learning Y1 - 2025 SN - 978-3-658-47421-8 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-47422-5 SN - 1431-472X PB - Springer Fachmedien Wiesbaden CY - Wiesbaden ER - TY - GEN ED - Maier, Andreas ED - Deserno, Thomas M. ED - Handels, Heinz ED - Maier-Hein, Klaus H. ED - Palm, Christoph ED - Tolxdorff, Thomas T1 - Bildverarbeitung für die Medizin 2024 BT - Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Erlangen, March 10-12, 2024 N2 - Seit mehr als 25 Jahren ist der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2024 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, 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 maschinelles Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz. KW - Bildverarbeitung KW - Computerunterstützte Medizin KW - Bildgebendes Verfahren KW - Bildanalyse KW - Deep Learning Y1 - 2024 SN - 978-3-658-44037-4 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-44037-4 SN - 1431-472X PB - Springer CY - Wiesbaden ER - TY - GEN ED - Deserno, Thomas M. ED - Handels, Heinz ED - Maier, Andreas ED - Maier-Hein, Klaus H. ED - Palm, Christoph ED - Tolxdorff, Thomas T1 - Bildverarbeitung für die Medizin 2023 BT - Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Braunschweig, July 2-4, 2023 N2 - Seit mehr als 25 Jahren ist der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" als erfolgreiche Veranstaltung etabliert. Ziel ist auch 2023 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, 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 maschinelles Lernens, der biomechanischen Modellierung sowie der Validierung und Qualitätssicherung zum Einsatz. KW - Machine Learning KW - Medical Image Computing KW - Bildverarbeitung KW - Computerunterstützte Medizin KW - Bildgebendes Verfahren KW - Bildanalyse KW - Visualisierung KW - Deep Learning Y1 - 2023 SN - 978-3-658-41656-0 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-41657-7 SN - 1431-472X PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - CHAP A1 - Birkenmaier, Clemens A1 - Krenkel, Lars ED - Chinesta, F. ED - Abgrall, R. ED - Allix, O. ED - Kalistke, M T1 - Convolutional Neural Networks for Approximation of Internal Non-Newtonian Multiphase Flow Fields T2 - 14th World Congress on Computational Mechanics (WCCM), ECCOMAS Congress 2020: 19–24 July 2020, Paris, France N2 - Neural networks (NNs) as an alternative method for universal approximation of differential equations have proven to be computationally efficient and still sufficiently accurate compared to established methods such as the finite volume method (FVM). Additionally, analysing weights and biases can give insights into the underlying physical laws. FVM and NNs are both based upon spacial discretisation. Since a Cartesian and equidistant grid is a raster graphics, image-to-image regression techniques can be used to predict phase velocity fields as well as particle and pressure distributions from simple mass flow boundary conditions. The impact of convolution layer depth and number of channels of a ConvolutionDeconvolution Regression Network (CDRN), on prediction performance of internal non-Newtownian multiphase flows is investigated. Parametric training data with 2055 sets is computed using FVM. To capture significant non-Newtownian effects of a particle-laden fluid (e.g. blood) flowing through small and non-straight channels, an Euler-Euler multiphase approach is used. The FVM results are normalized and mapped onto an equidistant grid as supervised learning target. The investigated NNs consist of n= {3, 5, 7} corresponding encoding/decoding blocks and different skip connections. Regardless of the convolution depth (i.e. number of blocks), the deepest spacial down-sampling via strided convolution is adjusted to result in a 1 × 1 × f · 2nfeature map, with f = {8, 16, 32}. The prediction performance expressed is as channel-averaged normalized root mean squared error (NRMSE). With a NRMSE of < 2 · 10-3, the best preforming NN has f = 32 initial feature maps, a kernel size of k = 4, n = 5 blocks and dense skip connections. Average inference time from this NN takes < 7 · 10-3s. Worst accuracy at NRMSE of approx 9 · 10-3is achieved without any skips, at k = 2, f = 16 and n = 3, but deployment takes only < 2 · 10-3s Given an adequate training, the prediction accuracy improves with convolution depth, where more features have higher impact on deeper NNs. Due to skip connections and batch normalisation, training is similarly efficient, regardless of the depth. This is further improved by blocks with dense connections, but at the price of a drastically larger model. Depending on geometrical complexity, spacial resolution is critical, as it increases the number of learnables and memory requirements massively. KW - Deep Learning KW - Convolutional neural networks KW - Non-Newtonian multiphase flow Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.23967/wccm-eccomas.2020.107 PB - CIMNE ER - TY - CHAP A1 - Rauber, David A1 - Mendel, Robert A1 - Scheppach, Markus W. A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Messmann, Helmut A1 - Palm, Christoph T1 - Analysis of Celiac Disease with Multimodal Deep Learning T2 - Bildverarbeitung für die Medizin 2022: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Heidelberg, June 26-28, 2022 N2 - Celiac disease is an autoimmune disorder caused by gluten that results in an inflammatory response of the small intestine.We investigated whether celiac disease can be detected using endoscopic images through a deep learning approach. The results show that additional clinical parameters can improve the classification accuracy. In this work, we distinguished between healthy tissue and Marsh III, according to the Marsh score system. We first trained a baseline network to classify endoscopic images of the small bowel into these two classes and then augmented the approach with a multimodality component that took the antibody status into account. KW - Deep Learning KW - Endoscopy Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36932-3_25 SP - 115 EP - 120 PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - CHAP A1 - Nunes, Danilo Weber A1 - Hammer, Michael A1 - Hammer, Simone A1 - Uller, Wibke A1 - Palm, Christoph T1 - Classification of Vascular Malformations Based on T2 STIR Magnetic Resonance Imaging T2 - Bildverarbeitung für die Medizin 2022: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Heidelberg, June 26-28, 2022 N2 - Vascular malformations (VMs) are a rare condition. They can be categorized into high-flow and low-flow VMs, which is a challenging task for radiologists. In this work, a very heterogeneous set of MRI images with only rough annotations are used for classification with a convolutional neural network. The main focus is to describe the challenging data set and strategies to deal with such data in terms of preprocessing, annotation usage and choice of the network architecture. We achieved a classification result of 89.47 % F1-score with a 3D ResNet 18. KW - Deep Learning KW - Magnetic Resonance Imaging KW - Vascular Malformations Y1 - 2022 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-36932-3_57 SP - 267 EP - 272 PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - JOUR A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut T1 - Barrett esophagus: What to expect from Artificial Intelligence? JF - Best Practice & Research Clinical Gastroenterology N2 - The evaluation and assessment of Barrett’s esophagus is challenging for both expert and nonexpert endoscopists. However, the early diagnosis of cancer in Barrett’s esophagus is crucial for its prognosis, and could save costs. Pre-clinical and clinical studies on the application of Artificial Intelligence (AI) in Barrett’s esophagus have shown promising results. In this review, we focus on the current challenges and future perspectives of implementing AI systems in the management of patients with Barrett’s esophagus. KW - Deep Learning KW - Künstliche Intelligenz KW - Computerunterstützte Medizin KW - Barrett KW - Adenocarcinoma KW - Artificial intelligence KW - Deep learning KW - Convolutional neural networks Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.1016/j.bpg.2021.101726 SN - 1521-6918 VL - 52-53 IS - June-August PB - Elsevier ER - TY - GEN ED - Palm, Christoph ED - Deserno, Thomas M. ED - Handels, Heinz ED - Maier, Andreas ED - Maier-Hein, Klaus H. ED - Tolxdorff, Thomas T1 - Bildverarbeitung für die Medizin 2021 BT - Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Regensburg, March 7–9, 2021 N2 - In den letzten Jahren hat sich der Workshop "Bildverarbeitung für die Medizin" durch erfolgreiche Veranstaltungen etabliert. Ziel ist auch 2021 wieder die Darstellung aktueller Forschungsergebnisse und die Vertiefung der Gespräche zwischen Wissenschaftlern, Industrie und Anwendern. Die Beiträge dieses Bandes - einige davon in englischer Sprache - umfassen alle Bereiche der medizinischen Bildverarbeitung, insbesondere Bildgebung und -akquisition, Maschinelles Lernen, Bildsegmentierung und Bildanalyse, Visualisierung und Animation, Zeitreihenanalyse, Computerunterstützte Diagnose, Biomechanische Modellierung, Validierung und Qualitätssicherung, Bildverarbeitung in der Telemedizin u.v.m. KW - Bildanalyse KW - Bildverarbeitung KW - Computerunterstützte Medizin KW - Deep Learning KW - Visualisierung Y1 - 2021 SN - 978-3-658-33197-9 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-33198-6 SN - 1431-472X PB - Springer Vieweg CY - Wiesbdaden ER - TY - CHAP A1 - Chang, Ching-Sheng A1 - Lin, Jin-Fa A1 - Lee, Ming-Ching A1 - Palm, Christoph ED - Tolxdorff, Thomas ED - Deserno, Thomas M. ED - Handels, Heinz ED - Maier, Andreas ED - Maier-Hein, Klaus H. ED - Palm, Christoph T1 - Semantic Lung Segmentation Using Convolutional Neural Networks T2 - Bildverarbeitung für die Medizin 2020. Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 15. bis 17. März 2020 in Berlin N2 - Chest X-Ray (CXR) images as part of a non-invasive diagnosis method are commonly used in today’s medical workflow. In traditional methods, physicians usually use their experience to interpret CXR images, however, there is a large interobserver variance. Computer vision may be used as a standard for assisted diagnosis. In this study, we applied an encoder-decoder neural network architecture for automatic lung region detection. We compared a three-class approach (left lung, right lung, background) and a two-class approach (lung, background). The differentiation of left and right lungs as direct result of a semantic segmentation on basis of neural nets rather than post-processing a lung-background segmentation is done here for the first time. Our evaluation was done on the NIH Chest X-ray dataset, from which 1736 images were extracted and manually annotated. We achieved 94:9% mIoU and 92% mIoU as segmentation quality measures for the two-class-model and the three-class-model, respectively. This result is very promising for the segmentation of lung regions having the simultaneous classification of left and right lung in mind. KW - Neuronales Netz KW - Segmentierung KW - Brustkorb KW - Deep Learning KW - Encoder-Decoder Network KW - Chest X-Ray Y1 - 2020 SN - 978-3-658-29266-9 U6 - https://doi.org/10.1007/978-3-658-29267-6_17 SP - 75 EP - 80 PB - Springer Vieweg CY - Wiesbaden ER - TY - GEN A1 - Ebigbo, Alanna A1 - Mendel, Robert A1 - Probst, Andreas A1 - Manzeneder, Johannes A1 - Souza Jr., Luis Antonio de A1 - Papa, João Paulo A1 - Palm, Christoph A1 - Messmann, Helmut T1 - Artificial Intelligence in Early Barrett's Cancer: The Segmentation Task T2 - Endoscopy N2 - Aims: The delineation of outer margins of early Barrett's cancer can be challenging even for experienced endoscopists. Artificial intelligence (AI) could assist endoscopists faced with this task. As of date, there is very limited experience in this domain. In this study, we demonstrate the measure of overlap (Dice coefficient = D) between highly experienced Barrett endoscopists and an AI system in the delineation of cancer margins (segmentation task). Methods: An AI system with a deep convolutional neural network (CNN) was trained and tested on high-definition endoscopic images of early Barrett's cancer (n = 33) and normal Barrett's mucosa (n = 41). The reference standard for the segmentation task were the manual delineations of tumor margins by three highly experienced Barrett endoscopists. Training of the AI system included patch generation, patch augmentation and adjustment of the CNN weights. Then, the segmentation results from patch classification and thresholding of the class probabilities. Segmentation results were evaluated using the Dice coefficient (D). Results: The Dice coefficient (D) which can range between 0 (no overlap) and 1 (complete overlap) was computed only for images correctly classified by the AI-system as cancerous. At a threshold of t = 0.5, a mean value of D = 0.72 was computed. Conclusions: AI with CNN performed reasonably well in the segmentation of the tumor region in Barrett's cancer, at least when compared with expert Barrett's endoscopists. AI holds a lot of promise as a tool for better visualization of tumor margins but may need further improvement and enhancement especially in real-time settings. KW - Speiseröhrenkrankheit KW - Maschinelles Lernen KW - Barrett's esphagus KW - Deep Learning KW - Segmentation Y1 - 2019 U6 - https://doi.org/10.1055/s-0039-1681187 VL - 51 IS - 04 SP - 6 PB - Georg Thieme Verlag CY - Stuttgart ER -