KI-Vol: KI & Visualisierung auf medizinischen Volumendaten

Dieses Projekt basiert auf dem AI-ReKO Projektpraktikum des vorangegangenen Semesters und beschäftigt sich mit der Verbessung der Segmentierung sowie der anschießenden 3D Rekonstruktion mit Hilfe von Methoden der künstlichen Intelligenz.

Zur 3D Rekonstruktion aus den Segmentierungsmasken wurde bisher eine Mesh-Glättung durchgeführt, welche die Eckpunkte des Meshes anhand lokaler Nachbarpunkte anpasst, möglichst ohne das Objekt zu verkleinern. Zudem wurden KI-Methoden wie Neural Marching Cubes sowie SDF-basierte Rekonstruktionsverfahren an diesem medizinischen Anwendungsfall erprobt. Außerdem wurden für die Verarbeitung medizinischer Bilddaten spezielle Schritte zur Bereinigung und Remeshing der Modelle vorgenommen, um möglichst fehlerfreie Oberflächen zu erhalten.

Das Training der UNETR-Modelle konnte mit Hilfe des Rechnerclusters SPARCI (Socio-Physical Advanced Research Cloud Infrastructure) der Uni-Koblenz durchgeführt werden, welches durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) gefördert wird.