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Die Forschungen umfassen mehrere Aufgabenstellungen und Ansätze, wobei die Signalverarbeitung oft als Modul in größere Systemanwendungen eingebettet ist. So werden im Bereich Signalverbesserung Methoden entwickelt, die es ermöglichen, in den teils stark verrauschten und verzerrten Bildern, Bildsequenzen oder Kurven wichtige Details erkennbar zu machen. Hierzu müssen die Originalsignale so verarbeitet werden, dass der Rauscheinfluss und die Verzerrungen weitmöglichst reduziert werden, ohne jedoch die wichtigen medizinischen Details zu beeinträchtigen.
Ein zweiter Aufgabenbereich ist die Merkmalsextraktion und Mustererkennung: Medizinische Aussagen über den Zustand eines Patienten sind oft in Signalen versteckt. Um solche Informationen zu extrahieren und für die Diagnose bereitzustellen, sind Signalverarbeitungsschritte wie Merkmalsdetektion und Mustererkennung nötig. Ein dritter Problembereich ist die Signalreduktion und -visualisierung: So fallen bei medizinischen Untersuchungen, insbesondere bei bildgebenden Verfahren, oft große Datenmengen an. Sie sind umständlich zu archivieren und erschweren die Diagnose, weil das Extrahieren einiger weniger Details aus der großen Datenmenge problematisch ist. Die Komprimierung und Reduktion der Daten sowie eine interaktive Visualisierung ist deshalb für Ärzte eine große Hilfe.
amg
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