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Effiziente Analyse von CT- und MRT-Scans

Leibniz-Preis 2025 ehrt KI-Forscher für Medizinische Bildgebung

13. Dezember 2024, 9:57 Uhr | Elektronik Medical (uh)

Der Preisträger Prof. Dr. Daniel Rückert hat eine geförderte Humboldt-Professur für KI an der TUM inne.

Die Deutsche Forschungsgemeinschaft würdigt mit dem Leibniz-Preis 2025 die wegweisenden Entwicklungen in der medizinischen Bildanalyse. Professor Dr. Daniel Rückert von der TU München erhält die Auszeichnung für seine Innovationen im Bereich der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens.

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Professor Rückert entwickelte neuartige Algorithmen zur Rekonstruktion, Analyse und Interpretation biomedizinischer Bilder. Seine Forschungsarbeiten ermöglichen eine effizientere Verarbeitung von CT- und MRT-Aufnahmen, was die diagnostischen Möglichkeiten in der klinischen Praxis erweitert.

Der Gottfried Wilhelm Leibniz-Preis zählt zu den wichtigsten Forschungsförderpreisen in Deutschland. Die Auszeichnung ist mit einem Preisgeld von 2,5 Millionen Euro dotiert, das flexibel für Forschungsvorhaben eingesetzt werden kann.

Der an der TU München tätige Alexander von Humboldt-Professor für »Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare« hat bereits in den 1990er Jahren grundlegende Studien zur nicht-rigiden und multimodalen Registrierung vorgelegt. Diese Entwicklung ermöglicht die Verknüpfung medizinischer Bilddaten verschiedener Aufnahmezeitpunkte und -modalitäten.

3D-MRT-Bilder und Datenschutz

Ein besonderer Schwerpunkt seiner aktuellen Forschung liegt in der 3D-Rekonstruktion mittels Maschinellen Lernens, die insbesondere bei MRT-Daten Anwendung findet. Rückerts innovative Rekonstruktionsmethoden für CT- und MRT-Bilddaten verbessern die Bildqualität und führen zu präziseren diagnostischen Möglichkeiten. Dabei gelang es ihm, Algorithmen zu entwickeln, die auch bei bewegten Objekten wie dem schlagenden Herzen oder sich bewegenden Föten eine verbesserte Bildqualität liefern.

Ein weiterer Schwerpunkt seiner Arbeit liegt in der Entwicklung von nicht-rigiden und multimodalen Registrierungsverfahren. Diese ermöglichen die Verknüpfung medizinischer Bilddaten verschiedener Aufnahmezeitpunkte und -modalitäten. Zudem schuf er spezielle Algorithmen zur dreidimensionalen Darstellung des Gehirns sowie zur Erkennung von Tumoren und Läsionen.

Professor Daniel Rückert - Schaffen und Vita
Daniel Rückert studierte Informatik an der TU Berlin und promovierte am Imperial College London, gefolgt von einer Tätigkeit als Postdoc am King‘s College London, UK. 1999 wurde er Assistenzprofessor am Imperial College und erhielt dort sechs Jahre später ein Ordinariat für „Visual Information Processing“ am Department of Computing, dem er von 2016 bis 2020 als Dekan vorstand. Seit 2020 ist er Alexander von Humboldt-Professor für »Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare« am Klinikum rechts der Isar der TU München. Rückert ist unter anderem Mitglied in der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina, der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW), der Royal Academy of Engineering, der Academy of Medical Sciences und des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

Professor Daniel Rückert - Schaffen und Vita

Daniel Rückert studierte Informatik an der TU Berlin und promovierte am Imperial College London, gefolgt von einer Tätigkeit als Postdoc am King‘s College London, UK. 1999 wurde er Assistenzprofessor am Imperial College und erhielt dort sechs Jahre später ein Ordinariat für „Visual Information Processing“ am Department of Computing, dem er von 2016 bis 2020 als Dekan vorstand. Seit 2020 ist er Alexander von Humboldt-Professor für »Artificial Intelligence in Medicine and Healthcare« am Klinikum rechts der Isar der TU München. Rückert ist unter anderem Mitglied in der Nationalen Akademie der Wissenschaften Leopoldina, der Berlin-Brandenburgischen Akademie der Wissenschaften (BBAW), der Royal Academy of Engineering, der Academy of Medical Sciences und des Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).

Besondere Beachtung verdient auch Rückerts Engagement im Bereich des Datenschutzes. Seine Privacy-Preserving-Algorithmen ermöglichen eine medizinische Bildanalyse unter strikter Wahrung der Patientenprivatsphäre. Gleichzeitig entwickelte er Techniken zum datenschutzkonformen Training von KI-Modellen zwischen verschiedenen Kliniken. Diese Innovationen tragen maßgeblich zur Verbesserung der medizinischen Diagnostik und individualisierten Therapieplanung bei.

Die praktische Bedeutung seiner Forschung zeigt sich in der verbesserten Diagnostik und Therapie von Erkrankungen. Die entwickelten Verfahren unterstützen Mediziner bei der Analyse komplexer Bilddaten und tragen zu einer individualisierten Patientenversorgung bei.

Die Preisverleihung des Leibniz-Preises findet am 19. März 2025 in Berlin statt, wo die wissenschaftlichen Leistungen der Preisträger gewürdigt werden. (uh)