NEWS
Fachspezifischer Einblick in eine neue Nachbearbeitungsmethode von Röntgenbildern
Am 21. November 2024 stellte Dr. Domenico Iuso im Rahmen des STIMULATE-Kolloquiums einen mit dem Visionlab-Team entwickelten Mesh-Projektor vor, der verschiedene Funktionen zur Verbesserung der Nachbearbeitung von Röntgenbildern aufweist. Eine verbesserte Nachbearbeitung von Röntgenbildern spielt in der medizinischen Bildgebung und Diagnostik eine entscheidende Rolle. Sie dient dazu, die Qualität der Bilder zu optimieren und diagnostische Informationen besser sichtbar zu machen.
In Zusammenarbeit mit dem imec-Visionlab und der Universität Antwerpen entwickelte Dr. Iuso im Rahmen seiner Dissertation den auf röntgenoptische Daten zugeschnittenen Mesh-Projektor. Dr. Iuso demonstrierte während des Kolloquiums mehrere fachspezifische Anwendungen, darunter die adaptive Kompensation von Röntgenstreuung und die gleichzeitige Registrierung mehrerer Meshes auf der Grundlage ihrer Projektionen. Ein bemerkenswertes Merkmal dieses Mesh-Projektors ist seine Implementierung als Differentialprogramm, was seine potenzielle Integration in Deep-Learning-Frameworks ermöglicht, wenn diese Frameworks darauf abzielen, die Beziehung zwischen einem Mesh und seinen Röntgenprojektionen zu modellieren.
Wir danken Herrn Dr. Iuso, der mit STIMULATE-Forschenden bereits an gemeinsamen Publikationen (Prof. Dr. Rose, Prof. Dr. Saalfeld und Prof. Dr. Speck) gearbeitet hat, für seinen faszinierenden Vortrag.
Specialist insight into a new post-processing method for X-ray images
On 21 November 2024, Dr Domenico Iuso presented a mesh projector developed with the Visionlab team at the STIMULATE colloquium, which has various features to improve the post-processing of X-ray images. Improved post-processing of X-ray images plays a crucial role in medical imaging and diagnostics. It serves to optimise the quality of images and make diagnostic information more visible.
In collaboration with the imec-Visionlab and the University of Antwerp, Dr Iuso developed the mesh projector tailored to X-ray optical data as part of his dissertation. Dr Iuso demonstrated several subject-specific applications during the colloquium, including adaptive compensation of X-ray scattering and simultaneous registration of multiple meshes based on their projections. A notable feature of this mesh projector is its implementation as a differential program, which enables its potential integration into deep learning frameworks when these frameworks aim to model the relationship between a mesh and its X-ray projections.
We would like to thank Dr Iuso, who has already worked with STIMULATE researchers on joint publications (Prof. Dr Rose, Prof. Dr Saalfeld and Prof. Dr Speck), for his fascinating talk and for the support he provided.