Das Projekt MRI4All zielt darauf ab, KI-Methoden zur Optimierung der MRT-Bildgebung zu entwickeln und Datenkompetenzen auszubauen. Die herstellerunabhängige MRT-Entwicklungsplattform gammaSTAR wird dabei weiterentwickelt und eine domänenspezifische Sprache (DSL) erstellt, um die Interaktion mit MRT-Systemen zu erleichtern.
Die Methodik wird zunächst mit Gesundheitsdaten getestet und anschließend auf Materialwissenschaften, etwa zur Materialprüfung, übertragen. Durch KI-basierte Bildoptimierung und Validierung bildgebender Systeme werden neue Fähigkeiten vermittelt, die in Lernformate einfließen.
Fraunhofer MEVIS unterstützt das Projekt mit kompakten Tabletop-MRTs, die sich ideal für Forschung und Lehre eignen. MRI4All fördert den niederschwelligen Zugang zu MRT-Geräten und erweitert die Anwendungsmöglichkeiten in datenwissenschaftlicher Forschung und Bildung. Langfristig wird ein Innovationszentrum für zugängliche MRT-Sequenzen in Bremen aufgebaut, um die nachhaltige Verankerung und Weiterentwicklung der Kompetenzen sicherzustellen.
So stärkt das Projekt die DataNord-Profilschwerpunkte „Gesundheitswissenschaften“ und „Material- und Ingenieurwissenschaften“.
Beteiligte Personen
DFKI: Prof. Dr. Rolf Drechsler, Prof. Dr. Christoph Lüth, Christina Plump
Universität Bremen: Prof. Dr. Matthias Günther, Mareike Buck, Juela Cufe
Fraunhofer MEVIS: Dr. Daniel Christopher Hoinkiss
