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Image-guided Diagnosis and Therapy (IGDT)

Image-guided Diagnosis and Therapy (IGDT)

Elke Ruth Gizewski (ORCID: 0000-0001-6859-8377)
  • Grant-DOI 10.55776/DOC110
  • Förderprogramm doc.funds
  • Status laufend
  • Projektbeginn 01.10.2021
  • Projektende 30.09.2026
  • Bewilligungssumme 2.010.296 €
  • Projekt-Website
  • dc

Wissenschaftsdisziplinen

Informatik (30%); Klinische Medizin (70%)

Keywords

    Multimodal Imaging, Fusion And Segmentation, Navigation And Guidance

Abstract

Das neu konzipierte, international ausgerichtete DocFunds Projekt IGDT integrating multimodal strategies for clinical research fördert und qualifiziert Nachwuchswissenschaftler*innen aus den Naturwissenschaften und der Medizin auf dem schnell wachsenden Gebiet der digitalen medizinischen Bildgebung und bildgesteuerten Interventionen. Das multi- und interdisziplinäre Forschungsprogramm integriert innovative Bereiche der angewandten Mathematik, Biomedizinischen Physik, Informatik, Bildgebung und Therapie. Es umfasst grundlagenorientierte, translationale und klinische Forschung und kann dabei auf einer langen Tradition exzellenter biomedizinischer Forschung und PhD Ausbildung in Innsbruck aufbauen (Image-guided Diagnosis and Therapy (i-med.ac.at)). Die geplanten Promotionsprojekte sind jeweils so angelegt, dass sie Synergien schaffen und die auf bildgebenden Verfahren gestützte Diagnosen und Therapien und damit letztendlich die Patientenversorgung verbessern. Das Qualifizierungskonzept des PhD Programms bietet ein breites Spektrum an verpflichtenden und wählbaren Ausbildungsangeboten . Das Programm ist darauf ausgerichtet, Naturwissenschaftlern medizinisches Fachwissen und Medizinern Methoden zu vermitteln. Das interdisziplinär ausgerichtete DocFunds Programm bietet mit seinem Tandem - Supervisionsansatz von Grundlagen- und klinisch orientierten Wissenschaftler*innen für jede(n) PhD Studenten/in individuelle Möglichkeiten für innovative bildgebende und interventionelle Forschung in einem Gebiet zunehmender Relevanz. Es fördert die Ausbildung von Wissenschaftler*innen der nächsten Generation mit hervorragenden Karriereaussichten in Wissenschaft, Klinik und Industrie. Das Programm ist eine gemeinsame Initiative der Medizinischen Universität Innsbruck (MUI), Leopold-Franzens-Universität Innsbruck (LFUI) und der Privaten Universität für Medizinische Informatik und Technik (UMIT). Koordinatorin: Elke R. Gizewski (Department Radiologie - Wissenschaft - Forschung (tirol-kliniken.at)) Mit-Koordinator: Clemens Decristoforo (Clemens Decristoforo (i-med.ac.at))

Konsortium
  • Agnes Mayr, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Astrid Grams, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Clemens Decristoforo, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Daniel Baumgarten, Priv.-Univ. für Gesundheitswissenschaften, Medizinische Informatik und Technik
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Daniel Putzer, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Elisabeth Von Guggenberg Zu Riedhofen, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Elke Ruth Gizewski, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Lukas Neumann, Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Markus Haltmeier, Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Matthias Harders, Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Monika Ritsch-Marte, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Reto Josef Bale, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Ute Ganswindt, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
  • Wolfgang Freysinger, Medizinische Universität Innsbruck
    Konsortiumsmitglied (01.10.2021 -)
Forschungsstätte(n)
  • Medizinische Universität Innsbruck

Research Output

  • 71 Zitationen
  • 38 Publikationen
  • 3 Policies
  • 1 Methoden & Materialien
  • 2 Datasets & Models
  • 11 Disseminationen
  • 1 Medizinische Produkte
  • 27 Wissenschaftliche Auszeichnungen
  • 6 Weitere Förderungen

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