Korrektur von Bewegungsartefakten in bildgebenden Verfahren der Ophthalmologie

Kontext

Im Projekt sollen die Kompensation von Bewegungsartefakten in ophthalmologischen Bildgebungsverfahren für die weitere Diagnostik sowie die Messung der Augenbewegungen zur Früherkennung von Netzhauterkrankungen betrachtet werden. Selbst während der Fixation unterliegt das menschliche Auge kontinuierlichen Augenbewegungen, die entscheidend für die Wahrnehmung und Interpretation visueller Informationen sind. Diese Fixationsaugenbewegungen beeinträchtigen jedoch ophthalmologische Bildgebung und sorgen für Bewegungsartefakte in den Aufnahmen, die die Genauigkeit und Zuverlässigkeit weiterführender Analysen oder diagnostischer Verfahren beeinträchtigen. Aus diesem Grund sollen neue Methoden entwickelt werden, um Augenbewegungen aus Artefakten zu extrahieren und diese zu kompensieren. Dies ermöglicht eine Analyse der Auswirkungen von Netzhautkrankheiten auf die Kontrolle der Augenbewegungen und kann zur Entwicklung von Früherkennungsmethoden beitragen.

Aufgaben

Innerhalb des Projekts warten folgende Herausforderungen auf Dich:

• Du entwirfst und trainierst intelligente Algorithmik für die Korrektur von Bewegungsartefakten in OCT-Daten.
• Du forschst an Methoden zur Messung der zugrundeliegenden Bewegung solcher Artefakte.
• Du entwickelst ein Daten-Management-System und erstellst Ground Truth Daten für maschinelles Lernen.

Voraussetzungen

• Du bist motiviert, eigeninitiativ und arbeitest gewissenhaft
• Du hast Erfahrung mit Python und Machine Learning.
• Dein Studienfokus liegt bei Informationstechnik, Signalverarbeitung oder Computer Vision.