Jährlich sind weltweit Millionen Frauen von Endometriose betroffen, einer chronischen Erkrankung, die häufig mit Schmerzen, eingeschränkter Lebensqualität und Fertilitätsproblemen einhergeht. Die Diagnosestellung ist jedoch weiterhin herausfordernd und erfolgt häufig erst nach vielen Jahren. Moderne bildgebende Verfahren wie die Ultraschall-Elastographie ermöglichen die quantitative Bestimmung mechanischer Gewebeeigenschaften und können zusätzliche diagnostische Informationen liefern, da sich Endometrioseherde häufig durch veränderte Gewebesteifigkeiten auszeichnen.

Im Forschungsprojekt EndoKI wird untersucht, wie multimodale Bildgebungsverfahren und künstliche Intelligenz genutzt werden können, um die Diagnostik von Endometriose zu verbessern und patientenspezifische Modelle zu erstellen. Für die Entwicklung und Validierung elastographischer Messmethoden werden realistische Gewebemodelle („Phantome“) benötigt, die reproduzierbare und definierte mechanische Eigenschaften besitzen und typische Gewebekontraste der Erkrankung simulieren.

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung, Herstellung und experimentelle Validierung biomechanischer Phantommodelle für elastographische Untersuchungen im Kontext der Endometriose-Diagnostik. Dabei sollen geeignete Materialien ausgewählt, mechanische Eigenschaften gezielt eingestellt und die Phantome hinsichtlich ihrer Eignung für elastographische Messungen charakterisiert werden.

Inhalte:

• Eigenständige Einarbeitung in die Grundlagen (Endometriose, Ultraschall-Elastographie, Biomechanik von Weichgewebe, Phantomdesign)

• Recherche und Auswahl geeigneter Phantommaterialien (z. B. Silikone, Hydrogele, Polymer- oder Kompositmaterialien)

• Entwicklung eines Phantomdesigns zur Simulation verschiedener Gewebearten und Läsionen

• Herstellung von Phantomprototypen

• Mechanische Charakterisierung der Phantome (z. B. Druckversuche, Materialtests)

• Durchführung und Analyse von Elastographiemessungen

• Bewertung der Reproduzierbarkeit, Stabilität und Langzeitverwendbarkeit der Phantommodelle

Vorkenntnisse:

• Interesse an medizinischer Messtechnik, Biomechanik oder bildgebender Diagnostik

• Grundlegende Kenntnisse in Mechanik, Materialwissenschaften oder Messtechnik

• Erfahrung im experimentellen Arbeiten ist von Vorteil

• Kenntnisse in Datenanalyse (z. B. Python oder MATLAB) sind wünschenswert

• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise

Bewerbung: Interessierte Studierende senden ihre Bewerbung mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf per E-Mail.

Beginn: ab sofort

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