Postdoc-Pool Projekte Technische Universität Graz

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Biomechanical and Microstructural Changes of the Aneurysmatic Aorta: Insights from Novel Imaging and Modeling Approaches

Contact person:
Univ.-Prof. DI. Dr. Gerhard A. Holzapfel
Institute of Biomechanics
E-mail: holzapfel@tugraz.at
Phone: +43 (0)316 873 – 1625

BioTechMed-Graz Postdoc: Anju Raveendran Babu, Ph.D.
Research partners:
  • Univ.-Prof. Dr.-med. Tina U. Cohnert, Department for Vascular Surgery, Medical University of Graz
  • Univ.-Prof. DI. Dr. Sepp D. Kohlwein, Institute of Molecular Biosciences, BioImaging Graz, University of Graz
This project aims to assess 3D micro-structural information on the collagen fiber organization of aneurysmatic human aortas. The method of choice is second-harmonic generation imaging; a straightforward approach was established by the consortium on non-atherosclerotic human abdominal aortic tissue samples (Schriefl et al. 2012; www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/23269845).
Preliminary results on an abdominal aortic aneurysm sample suggest that its collagen structure is significantly altered compared to healthy arteries: the collagen fibril structure is partially lost in diseased arteries, and the dispersion along the thickness of the aortic wall becomes much more pronounced. A thorough structural analysis of healthy and diseased arteries serves the basis for biomechanical modeling and simulation.

Hardware beschleunigte Medizinische Bildverarbeitung

Kontaktperson:
Univ.-Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Dieter Schmalstieg
Institut für Maschinelles Sehen und Darstellen
E-mail: schmalstieg@icg.tu-graz.ac.at
Tel.: +43 (0)316 873 – 5070
BioTechMed-Graz Postdoc: Jan Egger, Dr.rer.physiol. Dr.rer.nat.

ForschungspartnerInnen:

  • Ao.Univ.-Prof. Dr.med.univ. Rupert Portugaller, Klin. Abteilung für vaskuläre und interventionelle Radiologie, Medizinische Universität Graz
  • Assoz. Prof. Priv.-Doz. Dr.med.univ. Philipp Stiegler, Klin. Abteilung für Transplantationschirurgie, Medizinische Universität Graz
  • Dr. Ursula Reiter, Universitätsklinik für Radiologie, Medizinische Universität Graz
  • Dr. Bernhard Kainz, Imperial College London

Eine Segmentierung in digitalen Bildern ist ein Markierungsproblem mit dem Ziel, jedem Bildpunkt im Eingabebild eine eindeutige Markierung zuzuweisen, die ein Objekt repräsentiert. In der Digitalen Bildverarbeitung existieren dazu einige Anwendungen, z.B. das Erkennen von Menschen in Videos oder die Volumetrie von Gehirnaufnahmen. Allerdings sind automatische Segmentierungsalgorithmen in der Medizinischen Bildverarbeitung meistens nur für eine bestimmte Pathologie in einer Aufnahmemodalität geeignet, benötigen präzise Parametereinstellungen und scheitern zu oft an neuen Aufnahmen. Daher finden in der klinischen Routine immer noch sehr zeitaufwendige manuelle Segmentierungen statt. Daher werden interaktive Ansätze immer populärer, bei denen der Benutzer in den Segmentierungsprozess unterstützend eingreift. In diesem Projekt soll ein interaktiver graphbasierter Ansatz für die GPU entworfen und implementiert werden, der nur einen benutzerdefinierten Saatpunkt innerhalb des zu segmentierenden Objektes benötigt. Der Algorithmus soll für eine Echtzeitsegmentierung geeignet sein, indem er dem Benutzer vor allem auch eine Echtzeit-Rückmeldung über das Segmentierungsergebnis liefert.

Integrative Omics to Elucidating Lipolysis in Cancer

Kontaktperson:
Univ.-Prof. Dr. Christoph W. Sensen
Institut für Molekulare Biotechnologie
E-mail: csensen@tugraz.at
Tel.: +43 (0) 316 873 – 4090
BioTechMed-Graz Postdoc: Jürgen Hartler, Dipl.-Ing. Dr.techn.

ForschungspartnerInnen:

  • Assoc.-Prof. Dr. Ruth Birner-Grünberger, Institut für Pathologie, Medizinische Universität Graz

Krebs ist eine führende Todesursache und involviert einen geänderten Lipidmetabolismus. Das limitierende Enzym beim Abbau der Triacylglyzeride ist ATGL, das nicht nur an der Mobilisation und Degradation von Lipiden beteiligt ist, sondern auch an Signalwegen durch das Generieren von Signalmolekülen.
Daher verfolgen wir in diesem Projekt die Aufklärung der funktionellen Rolle von ATGL bei Krebs mittels verschiedener Omikstrategien in Kombination mit Computermethoden.
Neue Bioinformatikalgorithmen werden zur Analyse der Daten aus der molekularen Proteomik und Metabolomik für die Lipolyse bei Krebs entwickelt.

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