Anschlussprojekte

Prof. Dr. Katia Parodi
Ludwig-Maximilians-Universität München
Fakultät für Physik - Experimentalphysik/Medizinische Physik

Dr. Andreas Zoglauer
University of California, Berkeley
Berkeley Institute for Data Science

Weiterentwicklung der Anwendung von MEGAlib in der medizinischen Bildgebung: Einführung fortschrittlicher Algorithmen der künstlichen Intelligenz zur Ereignisrekonstruktion und Dosisverifizierung bei der Partikel-Strahlentherapie

Dieses Projekt wird die Weiterentwicklung der Fähigkeiten der Medium-Energy Gamma-ray Astronomy Library (MEGAlib, https://megalibtoolkit.com) Toolkit im Bereich der medizinischen Bildgebung fördern, um die Hardware-Entwicklung und Optimierung von Prototyp-Bildgebungssystemen an der LMU zu unterstützen. Zu diesem Zweck zielt dieses Projekt darauf ab, fortschrittlichere Algorithmen der künstlichen Intelligenz (KI) in MEGAlib zu integrieren, um die Art der experimentellen Signale, die mit den neuartigen Bildgebungsscannern der LMU erfasst werden, die in zwei großen ERC-geförderten Projekten (www.lmu.de/sirmio und https://www.gsi.de/work/forschung/biophysik/erc_barb) entwickelt werden, genau zu bestimmen. Darüber hinaus werden verschiedene Korrekturansätze, die für eine zuverlässige Compton-Rekonstruktion benötigt werden, z.B. für Abschwächung, Streuung und geometrische Effizienz, untersucht und in das MEGAlib-Bildrekonstruktionsalgorithmus implementiert. Schließlich werden wir die Entwicklung eines neuartigen KI-Algorithmus fortsetzen, der in der Lage ist, Dosisverteilungen unter Verwendung der prompten Gamma- und Annihilationsphotonen vorherzusagen, die mit den oben genannten bildgebenden Prototypen während der therapeutischen Ionenbestrahlung nachweisbar sind. Daher wird dieses Projekt wertvolle Unterstützung bei der Entwicklung innovativer Bildgebungssysteme für die Verifizierung der Reichweite von Ionenstrahlen bieten.

Ausgangsprojekt: Entwicklung des MEGAlib Simulation Toolkit für medizinische Bildgebungsanwendungen