Best Paper Award auf VCBM

Die Arbeitsgruppe Visualisierung von Prof. Dr. Kai Lawonn war auf der diesjährigen Eurographics Workshop on Visual Computing for Biology and Medicine (VCBM 2025) mit gleich vier Full Papers vertreten – ein herausragender Erfolg, der die wissenschaftliche Exzellenz der Gruppe unterstreicht.

Die präsentierten Arbeiten deckten ein breites Spektrum aktueller Forschungsthemen ab:

• Anna Sterzik, Tomáš Lednický, Andrea Csáki und Kai Lawonn
  A Visualization Framework for Localized Surface Plasmon Resonance Imaging in Sensing Applications
• Fabienne von Deylen, Pepe Eulzer und Kai Lawonn
  AortaAnalyzer: Interactive, Integrated CTA Aorta Segmentation and Quantitative Analysis Platform
• Pepe Eulzer und Kai Lawonn
  Uniform Parametric Mapping of Saccular Intracranial Aneurysms for Statistical Analysis of Morphological Variation
• Niklas Merk, Anna Sterzik und Kai Lawonn
  DeepSES: Learning Solvent-excluded Surfaces via Neural Signed Distance Fields

Wir sind besonders stolz darauf, dass das von Pepe Eulzer und Kai Lawonn eingereichte Paper Uniform Parametric Mapping of Saccular Intracranial Aneurysms for Statistical Analysis of Morphological Variation mit dem Best Paper Award geehrt wurde.

In dem Beitrag schlagen die Autoren eine neuartige, datengetriebene Methode vor, um parametrische Abbildungen (Mappings) für säkulare intrakranielle Aneurysmen zu erstellen, die eine konsistente vergleichende Analyse über unterschiedliche Netz- oder Oberflächenmodelle hinweg erlauben. Die Idee ist, dass solche Abbildungen eine automatisierte und zuverlässige Übereinstimmung (Matching) zwischen Aneurysmen verschiedener Patientinnen und Patienten ermöglichen – also einen gemeinsamen Parameterraum, in dem morphologische Unterschiede statistisch untersucht werden können.

Klassische Ansätze zur Formanalyse stützen sich oft auf manuell definierte Merkmale oder lokal angepasste Deskriptoren, die nicht immer robust und vergleichbar über viele Fälle hinweg sind. Das von Eulzer & Lawonn vorgestellte Verfahren strebt stattdessen eine einheitliche Parametrisierung an, die unabhängig von der individuellen Geometrie automatisiert über eine Datenbasis angewendet werden kann.

Durch diesen Ansatz wird der Weg frei für großskalige, statistische Untersuchungen morphologischer Variationen von Aneurysmen – ein wichtiger Schritt, um besser zu verstehen, welche geometrischen Merkmale mit medizinisch relevanten Risikofaktoren (z. B. Rupturwahrscheinlichkeit) zusammenhängen.

Die Auszeichnung mit dem Best Paper Award bestätigt die Innovationskraft und Relevanz dieser Arbeit für die Fachgemeinschaft. Wir sehen dieses Ergebnis als starke Bestätigung der Forschungsrichtung und Motivation für weiterführende Entwicklungen in der Formanalyse in der biomedizinischen Visualisierung.