SFB 1340 - Matrix in Vision 

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Kollaboratives und nachhaltiges Forschungsdatenmanagement, Analyse und Visualisierung

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Projektinhalt

Innerhalb des SFB 1340 werden verschiedene Arten komplexer, multidimensionaler Daten gesammelt und analysiert. Die Unterstützung des Datenmanagements konzentriert sich auf standardisierte Datenerfassungs- und Archivierungsverfahren, die Bereitstellung von Bildverarbeitungspipelines und individuelle Unterstützung für die Projekte. Das INF-N-Projekt wird eine zentrale Informationsdrehscheibe einrichten, die als Matrix in Vision COllabOrative Research Platform (Matrix-COOP) bezeichnet wird, um den gesamten Lebenszyklus der Forschungsdaten innerhalb des SFB zu unterstützen.

 

Unser Team

Projektleiter:
Prof. Dr. rer. nat. Jürgen Braun
Dr. med. Tobias Penzkofer
Prof. Dr. rer. nat. Fabian Praßer

Doktoranden (PhD) und Postdoktoranden (PostDoc):

Publikationen

  • Holub P, Kohlmayer F, Prasser F, Mayrhofer MT, Schlünder I, Martin GM, Casati S, Koumakis L, Wutte A, Kozera Ł, Strapagiel D, Anton G, Zanetti G, Sezerman OU, Mendy M, Valík D, Lavitrano M, Dagher G, Zatloukal K, van Ommen GB, Litton JE. Enhancing Reuse of Data and Biological Material in Medical Research: From FAIR to FAIR-Health. Biopreserv Biobank. 2018 Apr;16(2):97-105. doi: 10.1089/bio.2017.0110. Epub 2018 Jan 23. PMID: 29359962; PMCID: PMC5906729.

  • Fluck J, Lindstädt B, Ahrens W, Beyan O, Buchner B, Darms J, Depping R, Dierkes J, Neuhausen H, Müller W, Zeeb H, Golebiewski M, Löffler M, Löbe M, Meineke F, Klammt S, Fröhlich H, Hahn H, Schulze M, Pischon T, Nöthlings U, Sax U, Kusch H, Grabenhenrich L, Schmidt CO, Waltemath D, Semler S, Gehrke J, Kirsten T, Prasser F, Thun S, Wieler L, Pigeot I. NFDI4Health – Nationale Forschungsdateninfrastruktur für personenbezogene Gesundheitsdaten. Bausteine Forschungsdatenmanagement. 28. Juli 2021;(2):72-85. Doi: 10.17192/bfdm.2021.2.8331.

  • Barnhill E, Nikolova M, Ariyurek C, Dittmann F, Braun J, Sack I. Fast Robust Dejitter and Interslice Discontinuity Removal in MRI Phase Acquisitions: Application to Magnetic Resonance Elastography. IEEE Trans Med Imaging. 2019 Jul;38(7):1578-1587. doi: 10.1109/TMI.2019.2893369. Epub 2019 Jan 25. PMID: 30703013.

  • Meyer T, Marticorena Garcia S, Tzschätzsch H, Herthum H, Shahryari M, Stencel L, Braun J, Kalra P, Kolipaka A, Sack I. Comparison of inversion methods in MR elastography: An open-access pipeline for processing multifrequency shear-wave data and demonstration in a phantom, human kidneys, and brain. Magn Reson Med. 2022 Jun 12. doi: 10.1002/mrm.29320. Epub ahead of print. PMID: 35691940.

  • Scherer J, Nolden M, Kleesiek J, Metzger J, Kades K, Schneider V, Bach M, Sedlaczek O, Bucher AM, Vogl TJ, Grünwald F, Kühn JP, Hoffmann RT, Kotzerke J, Bethge O, Schimmöller L, Antoch G, Müller HW, Daul A, Nikolaou K, la Fougère C, Kunz WG, Ingrisch M, Schachtner B, Ricke J, Bartenstein P, Nensa F, Radbruch A, Umutlu L, Forsting M, Seifert R, Herrmann K, Mayer P, Kauczor HU, Penzkofer T, Hamm B, Brenner W, Kloeckner R, Düber C, Schreckenberger M, Braren R, Kaissis G, Makowski M, Eiber M, Gafita A, Trager R, Weber WA, Neubauer J, Reisert M, Bock M, Bamberg F, Hennig J, Meyer PT, Ruf J, Haberkorn U, Schoenberg SO, Kuder T, Neher P, Floca R, Schlemmer HP, Maier-Hein K. Joint Imaging Platform for Federated Clinical Data Analytics. JCO Clin Cancer Inform. 2020 Nov;4:1027-1038. doi: 10.1200/CCI.20.00045. PMID: 33166197; PMCID: PMC7713526.

  • Fehrenbach U, Xin S, Hartenstein A, Auer TA, Dräger F, Froböse K, Jann H, Mogl M, Amthauer H, Geisel D, Denecke T, Wiedenmann B, Penzkofer T. Automatized Hepatic Tumor Volume Analysis of Neuroendocrine Liver Metastases by Gd-EOB MRI-A Deep-Learning Model to Support Multidisciplinary Cancer Conference Decision-Making. Cancers (Basel). 2021 May 31;13(11):2726. doi: 10.3390/cancers13112726. PMID: 34072865; PMCID: PMC8199286.

Projekte