Motyka

Wir entwickeln Methoden der künstlichen Intelligenz, um Magnetresonanz schneller, robuster und quantitativer zu machen.

Unser Fokus liegt auf der Verbindung von Physik, MR-Akquisition und Deep Learning.

Wir arbeiten insbesondere an KI-basierten Methoden für MR-spektroskopische Bildgebung, nicht-kartesische Rekonstruktion, spektrales Fitting und die Korrektur von Bewegungs- und Feldartefakten. Dabei kombinieren wir moderne neuronale Netzwerke mit physikalischem Vorwissen, um metabolische Informationen aus MR-Daten schneller und zuverlässiger zugänglich zu machen.

Unsere Forschung umfasst unter anderem Super-Resolution für MRSI, k-Space-basierte Rekonstruktion, geometrisches Deep Learning, physik-informierte Encoder für spektrales Fitting sowie die Vorhersage von bewegungsbedingten B0-Feldänderungen im Gehirn bei 7T.

Wir arbeiten eng an der Schnittstelle zwischen MR-Physik, medizinischer Bildgebung und künstlicher Intelligenz. Unser Ziel ist es, neue Methoden zu entwickeln, die nicht nur technisch innovativ sind, sondern auch den Weg zu schnelleren, genaueren und klinisch relevanteren MR-Untersuchungen eröffnen.

Unser Team ist ständig offen für motivierte Studierende, Doktorand und Forschende mit Interesse an MRI, MRSI, Deep Learning, Rekonstruktion und quantitativer Bildgebung.