ArchivDeutsches Ärzteblatt5/2020Daniel Rückert: Bessere Bildgebung durch künstliche Intelligenz

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Daniel Rückert: Bessere Bildgebung durch künstliche Intelligenz

Dtsch Arztebl 2020; 117(5): A-219 / B-195 / C-191

Krüger-Brand, Heike E.

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Daniel Rückert, Foto: Astrid Eckert/TUM
Daniel Rückert, Foto: Astrid Eckert/TUM

Patientenbewegungen, Atmung oder Herzbewegungen etwa während einer MRT- oder CT-Aufnahme erschweren häufig die medizinische Diagnostik durch Artefakte. Prof. Dr. Daniel Rückert (50) hat unter anderem mithilfe von künstlichen neuronalen Netzen die Qualität medizinischer Bildgebung entscheidend verbessert. Unter anderem hat er diese Netzwerke darauf trainiert, ein Gehirn dreidimensional darzustellen und Tumoren oder Läsionen zu erkennen. Zudem hat er ein Verfahren entwickelt, das die MRT-Bildrekonstruktion von Ungeborenen beschleunigt, ohne dass Bildstörungen auftreten.

An der Technischen Universität München (TUM) soll die Anwendung von Rückerts bildgebenden Verfahren vorangetrieben werden und ein interdisziplinärer Forschungsschwerpunkt für die medizinischen Bildgebung entstehen. Als Leiter eines neuen Instituts soll der Experte als Humboldt-Professor die Forschung an den medizinischen, natur- und ingenieurwissenschaftlichen Fakultäten der TUM und ihren Kliniken bündeln. Er wurde für die mit fünf Millionen Euro dotierte Humboldt-Professur ausgewählt und ist derzeit in Berufungsverhandlungen mit der Universität. Werden diese erfolgreich abgeschlossen, wird der Preis im Mai 2020 verliehen.

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Rückert studierte Informatik an der TU Berlin und wurde 1997 am Imperial College London promoviert. 2005 wurde er dort zum Professor für Visual Information Processing berufen. Seit 2016 leitet er als Dekan das Department of Computing. Heike E. Krüger-Brand

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