Innovative Bildgebung und Bildanalyse in der Medizin – Kompetenzen bündeln

MIB – Medical Imaging Center Bonn

Was ist das MIB?
Das MIB fungiert als Kompetenzzentrum, in dem Medical Imaging Aktivitäten und Expertise verschiedener Disziplinen zusammenkommen.

Wozu das MIB?
Interdisziplinäre Vernetzung fördern. Best Practices voranbringen.

Was macht das MIB einzigartig?
Breite Vernetzung von Forschung und Industrie. Plattform für direkten Austausch zwischen Expert*innen.


Das Medical Imaging Center Bonn fungiert als Kompetenzzentrum, in dem die Imaging Aktivitäten der Medizinischen Fakultät Bonn in Klinik und Grundlagenwissenschaften sowie weiteren Forschungseinrichtungen und –Netzwerken am Standort Bonn gebündelt werden, um die interdisziplinäre Vernetzung innerhalb bestehender Strukturen zu verbessern. Zusätzlich wird die Vernetzung mit externen Partnern aus Wissenschaft und Industrie weiter ausgebaut.

Das MIB deckt entlang der translationalen Kette von der klinischen und experimentellen Bildgebung über optische Methoden bis hin zu molekularer Bildgebung die gesamte Bandbreite bildgebender Verfahren und Auflösungsstufen ab.

Darüber hinaus sind innovative Methoden der Bildanalyse mittels Künstlicher Intelligenz und Machine Learning von eminenter Bedeutung und durch verschiedene exzellente Forschungsgruppen im MIB vertreten.

Wir sind überzeugt, dass sich zukünftig mehr Forschungsergebnisse in kürzester Zeit erzielen lassen, in dem wir eine Plattform für Forscher*innen bereitstellen, die Wege zwischen den Disziplinen verkürzt, Kollaborationen stärkt und Kompetenzen bündelt.


Aktuelles

Second MIB expert talk on March 14th, starting at 4pm (CET)

Speaker: Professor Shadi Albarqouni, Clinic for Radiology, University Hospital Bonn.
Title: The Next Generation of AI in Medicine —Towards Deep Federated Learning in Healthcare

After a 30-minute talk, the presentation will be followed by an open discussion.

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Summary:
Deep Learning (DL) has emerged as a leading technology in computer science for accomplishing many challenging tasks. This technology shows an outstanding performance in a broad range of computer vision and medical applications. However, this success comes at the cost of collecting and processing a massive amount of data, which are in healthcare often inaccessible due to privacy issues. Federated Learning is a new technology that allows training DL models without sharing the data. Using Federated Learning, DL models at local hospitals share only the trained parameters with a centralized DL model, which is, in return, responsible for updating the local DL models as well. Yet, a couple of well-known challenges in the medical imaging community, e.g., heterogeneity, domain shift, scarcity of labeled data, and multi-modal data, might hinder the utilization of Federated Learning. In this talk, a brief introduction about the clinical workflow and the common challenges for AI in Medicine will be presented before diving into the federated learning topic, its challenges, and potential solutions.


Forschungsgruppen im MIB


Der Lenkungsausschuss des MIB

Unterstützt wird das Projekt durch den Lenkungsausschuss, der sich aus Expert*innen aus verschiedenen Fachrichtungen zusammensetzt.

Initiiert durch Prof. Dr. med. Frank G. Holz,
Direktor der Universitäts-Augenklinik Bonn, wurde das MIB – Medical Imaging Center Bonn als erstes seiner Art in Deutschland gegründet.