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Studienprojekte Archiv
PACADI
Im PACADI-Projekt (Pathology Carcinoma Diagnostics) erhalten Studierende hochauflösende Multiplex-Immunfluoreszenz-Bilder aus der Pathologie-Abteilung des Kepler Universitätsklinikums. Ziel des Projekts ist es, mithilfe von Machine-Learning-Methoden Krebszellen im Kolonkarzinom zu segmentieren und auffällige Muster oder Anomalien zu identifizieren. Durch die Kombination von medizinischer Bildgebung und künstlicher Intelligenz sollen neue Ansätze für die Diagnose und Charakterisierung von Kolonkarzinomen entwickelt werden.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Medizininformatik, KI, Bildverarbeitung, Onkologie
FH-Betreuerin: E. Mayrhuber
Projektpartner: Pathologie des Kepler Universitätsklinikums (Linz)
Test Fhirty
Im Rahmen dieses Projekts wurde ein Werkzeugset zur Qualitätssicherung von Software im Gesundheitsbereich entwickelt. TestFhiry besteht aus zwei eng miteinander verknüpften Komponenten:
- Mit dem Tinkertool können Entwickler*innen sogenannte TestScripts erstellen. Diese Skripte dienen als strukturierte Vorgaben zur Überprüfung von Software auf die Einhaltung von Standards im Gesundheitswesen.
- Das zweite Werkzeug, das Python Tool, lädt diese TestScripts automatisch herunter und führt sie eigenständig aus.
Dadurch lassen sich bereits in frühen Entwicklungsphasen potenzielle Fehler identifizieren. Die Testergebnisse ermöglichen eine objektive Bewertung der Softwarequalität und unterstützen somit Zertifizierungsprozesse.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Medizininformatik, HL7, Softwarequalität
FH-Betreuerin: A. Lin
Projektpartner: HL7 Austria (Wien)
Medication Risks
Um medizinisches Personal zu unterstützen Probleme mit Medikamenten zu entdecken, soll eine Plattform entwickelt werden, die mit wenigen Angaben eine schnelle und einfache Einschätzung auf mögliche Risiken in der Medikation zu erhalten. Die Studierenden designen und implementieren im Rahmen des Studienprojekts eine Website, die eine intuitive graphische Oberfläche bietet und die Eingabe und Prüfung ausgewählter Marker erlaubt. Anhand eines bestehenden statistischen Models wird so eine Risikoeinschätzung zu Medikationsproblemen ermöglicht. Zusätzlich sollen weitere auf Machine-Learning basierende Modelle entwickelt werden, um diesen Prozess weiter zu verbessern. Dadurch trägt dieses Projekt dazu bei, Probleme mit Medikamenten früher zu erkennen und im besten Fall ganz zu vermeiden.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Bioinformatik., Medizininformatik, Pharmazie
FH-Betreuer: J. Schurr
Projektpartner: Paracelsus Medizinische Universität (PMU), Salzburg
SNP2Pheno
Im Projekt SNP2Pheno entwickeln Studierende ein System, das genetische Informationen, sogenannte Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs), nutzt, um ausgewählte sichtbare Merkmale eines Menschen vorherzusagen.
Ziel des Projekts ist es, aus einer einfachen Liste bekannter genetischer Marker abzuleiten, welche phänotypischen Ausprägungen wahrscheinlich sind, etwa Augenfarbe, Haarfarbe oder Blutgruppe. Dazu werden Daten aus öffentlichen, internationalen Gen-Datenbanken wie dem GWAS Catalog und OpenSNP analysiert.
Die Ergebnisse werden in einer interaktiven grafischen Oberfläche dargestellt. Dort können Nutzer*innen nicht nur die vorhergesagten Merkmale nachvollziehen, sondern auch ein dynamisches 3D-Phantombild betrachten, das anhand der berechneten Wahrscheinlichkeiten generiert wird.
Zeitraum: Mar 2025 - Jul 2026
Themenfelder: Bioinformatik, Medizininformatik, Datenanalyse, Visual Computing
FH-Betreuer: J. Vetter
Projektpartner: FHOOE & jku
GeneQL
Um den Genetikerinnen und den Genetikern des Ordensklinikum Linz die großflächige Analyse von Gendaten zu erleichtern, sollen SQL-Abfragen ohne jegliches IT-Fachwissen ermöglicht werden. Die Studierenden designen und implementieren im Rahmen dieses Studienprojekts eine Software, welche eine intuitive graphische Oberfläche bietet und Eingaben automatisiert in SQL-Queries umwandelt. Durch die Verwendung des Programms soll Genetikerinnen und den Genetikern unter anderem das Belegen neuer krebsverursachenden Gene erleichtert werden.
Zeitraum: Mar 2024 - Jan 2025
Themenfelder: Bioinformatik, Next Generation Sequencing, Datenbanken
FH-Betreuer: J. Vetter, J. Schurr
Projektpartner: Ordensklinikum Barmherzige Schwestern (Linz)
PAMV
Ziel des Projektes PAMV (Prognose-Tool zur Vermeidung von Medikamentenengpässen) ist es, ein Vorhersage-Tool zu bauen das künftige Medikamenten-Engpässe vorhersagen kann und das helfen kann, die Auswirkungen eines bestimmten Events auf die Arzneimittelversorgung besser einschätzen zu können.
Zeitraum: Mar 2024 - Jan 2025
Themenfelder: Medizininformatik, Arzneimittelversorgung
FH-Betreuerin: A. Lin
Projektpartner: Agentur für Erährungssicherheit (AGES)
OptiMate
Im Projekt „OptiMate“ ist das Ziel eine mobile Gesichtsfeldmessung zu implementieren. Gesichtsfeldmessungen benötigen in der medizinischen Praxis, große, teuere Geräte und sind somit an eine Augenarzt-Praxis oder ein Krankenhaus gebunden. Im Zuge dieses Projekts soll es möglich werden, dass Patienten mithilfe ihres Smartphones und einer Virtual Reality Halterung selbstständig Gesichtsfeldmessungen druchführen können.
Zeitraum: Mar 2024 - Jul 2024
Themenfelder: Medizininformatik, Physiologie, Optometrie
FH-Betreuer: E. Mayrhuber, G. Zwettler
Projektpartner: Medizinische Universität Graz
Interaktive Visualisierung von assoziierten, pleiotropen Genen
Pleiotrope Gene sind Gene, die gleichzeitig verschiedene (phänotypische) Merkmale beeinflussen. Die Basis des Projektes ist eine NEO4J-Datenbank, welche im Rahmen der Publikation „Network expansion of genetic associations defines a pleiotropy map of human cell biology“ im Februar 2023 im Magazin Nature veröffentlicht wurde. Diese Daten werden in einer interaktiven Darstellung als React-Komponente in das bestehende Tool der Auftraggeber integriert. Pharmazeutische Unternehmen können dieses Tool verwenden, um Kandidaten für die Wiederverwendung von Medikamenten zu identifizieren.
Zeitraum: Mar 2023 - Jan 2024
Themenfelder: Bioinformatik, Pharmakologie, Datenvisualisierung
FH-Betreuer: V. Dorfer, M. Birklbauer
Projektpartner: Datavisyn GmbH (Linz)
SNPSynonymDB
Ziel des Projekts ist die Erstellung einer Synonym-Datenbank für Single Nucleotide Polymorphismen (SNP). Die Studierenden entwickeln Methoden, um Daten effizient aus verschiedenen bestehenden Datenbanken, wie beispielsweise dbSNP, PharmGKB oder ClinVar Daten zu extrahieren. Dabei sollen alle möglichen IDs, mit welcher ein SNP identifiziert werden kann gesammelt und in eine Datenbank gespeichert werden. Diese Datenbasis soll in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden. Auf Basis dieser Synonym-Datenbank werden später wissenschaftliche Publikationen geparst und bei Vorhandensein eines Synonyms für ein SNP wird auf dieses verwiesen. In Zukunft kann dies für die Verknüpfung von SNPs mit verschiedenen phänotypischen Ausprägungen dienen, welche auf www.genopedia.com eingebunden werden sollen.
Zeitraum: Mar 2023 - Jan 2024
Themenfelder: Bioinformatik, SNPs, Genome Browser
FH-Betreuer: J. Vetter, J. Schurr
Projektpartner: Novogenia (Eugendorf)
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