Themen für Studienarbeiten

Kontakt: Dr. Claudia Plant, plant -- at -- lrz.tum.de

Themenbereich 1: Data Mining-Verfahren für Multimodale Bildgebung von Hirntumoren
Diplomarbeiten/Masterarbeiten

Verschiedene Bildgebungsmodalitäten wie z. B. MR-Spektroskopie, die MR-Perfusionsbildgebung, das Diffusion-Tensor-Imaging (DTI), funktionelle MR-Bildgebung (fMRT), sowie PET bieten die Möglichkeit, das Wachstum von Tumoren auf verschiedenen Ebenen zu beobachten. Durch Integration der verschiedenen Informationen und Analyse mittels Data Mining Verfahren erhoffen wir uns ein besseres Verständnis des Tumorwachstums. Dieser Themenbereich wird von der DFG mit einem Sonderforschungsbereich gefördert, mehr Informationen. Bei Interesse und Eignung bestehen Möglichkeiten, Föderungen für eine Promotion zu erhalten. Die Entwicklung von Data Mining Verfahren zur Unterstützung der Integration von heterogenen Informationen ist auch aus Informatiksicht hochrelevant und bietet daher ideale Voraussetzungen für ein interessantes Promotionsprojekt.

Themenbereich 2: Untersuchung der Schmerzwahrnehmung mit Data Mining Methoden
Diplomarbeiten/Masterarbeiten

Die menschliche Schmerzwahrnehmung gibt der Forschung noch zahlreiche Räsel auf. Bereits bekannt ist, dass verschiedene Personen sehr unterschiedlich auf denselben Schmerzreiz reagieren. Ein bestimmter Schmerzreiz kann jedoch auch von einer Person höchst unterschiedlich wahrgenommen werden. Wahrscheinlich wissen Sie aus eigener Erfahrung, dass Tagesform, Stimmung und Ablenkung unsere Schmerzwahrnehmung stark beeinflussen. Neuere Studien zeigen jedoch, dass sogar innerhalb von Sekunden die persöiche Schmerzwahrnehmung stark variieren kann. Ein Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe Schmerz untersuchen wir EEG und MRI Daten mit dem Ziel, die menschliche Schmerzwahrnehumng besser zu verstehen. Wir wenden Data Mining Verfahren an, um die Abläufe im Gehirn bei der Schmerzverarbeitung zu untersuchen. Erste Erkenntnisse deuten darauf hin, dass der Grundzustand unseres Gehirns zum Zeitpunkts des Schmerzreizes die Schmerzwahrnehung wesentlich beeinflusst. Weitere Analysen sollen diese Hypothese festigen. Auch in diesem Themenbereich gibt es bei Interesse Möglichkeiten für eine Promotion.

Themenbereich 3: Multizentrische Klassifikation von Alzheimer aus strukturellen MRT Bildern
Bachelorarbeit/Diplomarbeit/Masterarbeit

Diese Themen bauen auf einem von uns entwickelten Data Mining Framework zur Erkennung der Alzheimerschen Krankheit aus strukturellen MRT Bildern auf (Plant, C., Teipel, S., Oswald, A., Böhm, C. Mourao-Miranda, J., Bokde, A. W., Hampel, H., Ewers, M. Automated detection of brain atrophy patterns based on MRI for the prediction of Alzheimers disease. Neuroimage, in press.) Unser Data Mining Framework kombinert Techniken aus den Bereichen Attributselektion, Clustering und Klassifikation. Neben der Klassifikation von Probanden in die Klassen gesund, Alzheimer und Mild Cognitive Impairment (einer Vorstufe der Alzheimerschen Krankheit) erlaubt unsere Technik eine Visualisierung der betroffenen Gehirnregionen. Das Thema für die Bachelorarbeit ist es, die Implementierung unserers Forschungsprototypen auf eine saubere Grundlage zu stellen und die Benutzerfreundlichkeit der Anwendung zu verbessern. Im Rahmen einer Diplomarbeit/Masterarbeit möchten wir den Ansatz auf multi-zentrische Klassifikation erweitern. MRT Bilder von verschiedenen Scannern in verschiedenen Zentren können sehr unterschiedlich sein (unterschiedliche Auflösung, Kontrast, etc.). Um diese Probleme zu umgehen, haben wir bisher nur Daten von einem Scanner verwendet. Multi-zentrische Klassifikation könnte beispielsweise durch ein mehrstufiges Verfahren erreicht werden (Klassifiziere erst das Zentrum, dann die Krankheit).

Themenbereich 4: Visualisierung von Bewegungssequenzen
Diplomarbeiten/Masterarbeiten (in Kooperation mit der Tanzwissenschaft an der Universität Salzburg)

Kooperation mit den Tanzwissenschaften an der Universität Salzburg suchen wir Studenten zur Mitarbeit an einer 3D Animationssoftware zur Visualisierung von Tanz. Insbesondere sollen animierte Bewegnungssequenzen zur Rekonstruktion von historischen Tanzmaterial dienen. An der Universität Salzburg wurden bereits Teile der Animationsengine realisiert mehr Informationen. Themen für Diplomarbeiten sind unter anderem: Entwicklung von Algorithmen zur Unterstüzung einer realistischen Darstellung der dynamischen Bewegungen, Entwicklung von anwendungsgerechten Datenstrukturen und einer Benutzerschnittstelle. Bei Interesse gibt es auch diesem Projekt Fördermöglichkeiten insbesondere bei Interesse für eine Promotion.