Multi-Dimensional Medical Information MDMI Lab

Armin Biller

Als clinician scientists analysieren wir gesundheitsbezogene Daten und Prozesse für die klinische bildgebende Diagnostik einerseits und testen theoretisch-grundlagenwissenschaftliche Hypothesen andererseits. Die klinische bildgebende Diagnostik wird von allen medizinischen Fachrichtungen angefragt. Dementsprechend ist unser medizinisches Datenmanagement interdisziplinär angelegt, was uns die Möglichkeit eröffnet, als Schnittstelle für die digitale Transformation des Gesundheitssystems zu agieren.

Dabei setzt sich unser Fokus aus der Applikation von state-of-the-art-Techniken wie maschinellem Lernen einerseits und den resultierenden ethischen Implikationen für die Nutzer der Anwendungen andererseits zusammen.

Unsere Ideen zu diesem Spannungsfeld sind in The New England Journal of Medicine publiziert worden.

Daten

Neue Techniken der MRT-Neurobildgebung und innovative Anwendungen vorhandener Techniken sind unser Faible. So konnten wir beispielsweise erstmals die Anflutung von Alkohol im menschlichen Gehirn nicht-invasiv im MRT nachvollziehen oder den Effekt einer 16-stündigen nächtlichen Flüssigkeitskarenz auf das Gehirnvolumen nachweisen. Wir haben zudem erstmals den zusätzlichen Informationsgewinn von speziellen Natrium-MRT-Sequenzen für die Charakterisierung von Hirntumoren und entzündlichen Läsionen des Hirngewebes bei Multipler Sklerose nachgewiesen.

Aktuelle Nature Comm-Studie

In dieser multimodalen MRT-Studie konnten wir erstmals in vivo die Art des Hirnödems bestimmen, das unter normobarer Hypoxie in einer simulierten Höhe von ca. 4500 m nach 16 Stunden entsteht: Es handelt sich um ionisches Ödem, das durch eine intakte Bluthirnschranke charakterisiert ist. Mehr lesen …

Prozesse

Neben dem postprocessing von Bilddatensätzen interessieren uns gesundheitsbezogene Prozesse und deren Optimierung wie beispielsweise intelligente Assistenz bei Entscheidungen zu Gesundheitsfragen. Unser Fokus liegt dabei auf der nutzbringenden Interaktion von Mensch und Maschine. Da in diesem Kontext sensible und besonders schützenswerte Daten verarbeitet werden, ist für uns der ethische Aspekt bei der Umsetzung ein wichtiger Faktor. Schließlich formen neue Methoden der digitalen Medizin auch die Eigenschaften unseres Gesundheitssystems.

Digital Health Paper

From text to interaction: The digital advance directive method for advance directives

The DiAD method is intended to lower barriers and increase comfort in creating an advance directive by shifting the focus from heavily text-based processes to visual representation and interaction, that is, from text to reflection. Read more...

Publikationen

Kontakt

PD Dr. med. Armin Biller

MDMI Lab

Universität Heidelberg

E-Mail

Forschungsprojekte / Preise

Lucien Levy Best Research Article Award 2015. Improved Brain Tumor Classification by Sodium MR Imaging: Prediction of IDH Mutation Status and Tumor Progression.

BraTS Challenge 2014. 1. (Urban, 2014) und 3. Platz (Kleesiek, 2014) bei der On-Site Brain Tumor Segmentation Challenge im Rahmen der MICCAI, Boston, Massachusetts, USA.

Outstanding Presentation Award 2014 in Adult Brain / General Neuroradiology, American Society of Neuroradiology ASNR: Towards Improved Characterization of Brain Tumors by Sodium(Na)-MR Neuroimaging

Best Selected Lecture 2014 im Themenschwerpunkt Hirntumore, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: Tumor Classification and Outcome Prediction by ²³Na-MRI

Best Selected Lecture 2013 im Themenschwerpunkt Hirntumore, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: ²³Na-MRI based Characterization and Ki-67 Prediction of Gliomas

Best Selected Lecture 2012 im Themenschwerpunkt Hirntumore, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: Towards Improved Accuracy in Brain Tumor Diagnosis by ²³Na-MRI

Best Selected Lecture 2011 im Themenschwerpunkt Technik, Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR: Volume regulatory mechanisms of the human brain upon de- and rehydration as detected by longitudinal volumetric and metabolic MRI

Forschungsförderung 2010 durch das National Center for Tumor Diseases (NCT) (Project D.10026990)

Kurt Decker Preis 2009 der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie

Forschungsförderung 2008 durch die Stiftung „Vera und Volker Doppelfeld“

Marc-Dünzl-Preis 2007 der Deutschen Gesellschaft für Neuroradiologie DGNR