Stefan Ploner, M. Sc.

Chair of Computer Science 5 (Pattern Recognition)

Research associates

Address

Martensstraße 3
91058 Erlangen

Since 08/2017: PhD Student, Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg

  • Research focus on motion correction and enhanced signal reconstruction in the field
    of Optical Coherence Tomography (OCT) and OCT angiography (OCTA)
  • In collaboration with the Biomedical Optical Imaging and Biophotonics Group, MIT
  • Published first-authored articles at MICCAI, ISBI and in Biomedical Optics Express
  • Developed image processing methods that enabled clinical studies published in IOVS and TVST (1, 2)
  • Journal reviewer for BOE, OE, IOVS, TVST, MedPhys, JBio, JBO, Optics Letters, and others

10/2014 - 05/2017: Master of Science with distinction in Computer Science, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg

  • Focus on medical image processing, pattern recognition and high-performance computing
  • Master thesis: Improving 3D OCT motion correction (oral presentation at the ARVO annual meeting)

10/2015 - 05/2016: Visiting student, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, USA

04/2011 - 03/2015: Bachelor of Science in Computer Science, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg

  • Focus on pattern recognition, computer architecture, discrete optimization and computer graphics
  • Student research assistant at the Pattern Recognition Lab, research on false
    color visualization in the multispectral imaging software framework Gerbil

Teaching Experience

  • 10/2014 - 01/2015: Student teaching assistant, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg
    • Exercises in Theory of Computation and Formal Languages
  • 10/2011 - 09/2012: Student teaching assistant, Friedrich-Alexander University Erlangen-Nürnberg
    • Exercises in Algorithms and Data Structures

2022

  • Temporally resolved 3-D retinal blood flow quantification using advanced motion correction and signal reconstruction in optical coherence tomography angiography

    (Third Party Funds Single)

    Project leader: ,
    Term: since November 15, 2022
    Acronym: 4D-OCTA
    Funding source: DFG-Einzelförderung / Sachbeihilfe (EIN-SBH)

    Die optische Kohärenztomographie (OCT) erzeugt volumetrische 3-D-Bilder von Gewebe mit Mikrometerauflösung, indem sie einen Laserstrahl zum Scannen verwendet und die Amplitude und Zeitverzögerung von zurückgestreutem Licht misst. Die OCT hat einen großen Einfluss auf die Augenheilkunde und wurde zu einer Standard-Bildgebungsmodalität für die Diagnose, die Überwachung des Krankheitsverlaufs und das Ansprechen auf die Behandlung sowie für die Untersuchung der Pathogenese von Krankheiten wie diabetischer Retinopathie, altersbedingter Makuladegeneration und Glaukom. Die jüngste Entwicklung der OCT-Angiographie (OCTA) hat die grundlegende und klinische Forschung dramatisch beschleunigt. OCTA führt eine tiefenaufgelöste (3-D) Bildgebung der retinalen Mikrovaskulatur durch, indem es wiederholt die gleiche Netzhautposition abbildet und den Bewegungskontrast von sich bewegenden Blutzellen erkennt. Im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen, die auf injizierten Kontrastmitteln basieren, hat OCTA den Vorteil, dass es nicht invasiv ist, sodass die Bildgebung bei jedem Patientenbesuch durchgeführt werden kann, was Längsschnittstudien ermöglicht. Allerdings hat OCTA auch einige Einschränkungen. Da eine wiederholte Bildgebung erforderlich ist, um den Blutfluss zu erkennen, sind die Aufnahmezeiten lang und die Daten können durch Augenbewegungen und Bildartefakte verzerrt werden, was eine quantitative Längsschnittanalyse erschwert. OCTA-Algorithmen können das Vorhandensein eines Blutflusses erkennen, sind jedoch nur begrenzt in der Lage, subtile Veränderungen des Flusses aufzulösen, die frühe Anzeichen einer Krankheit sein können. Zeitliche Schwankungen des Flusses, die durch den Herzzyklus oder die funktionelle Reaktion der Netzhaut verursacht werden, sind schwer zu untersuchen. Wir schlagen vor, ein neues Framework für OCTA zu entwickeln, das eine Bewegungskorrektur auf Kapillarebene ermöglicht, Blutflussgeschwindigkeiten differenziert und eine Analyse auf mehreren Zeitskalen ermöglicht (4-D OCTA). Die Fähigkeit, über die Visualisierung der Mikrovaskulatur hinauszugehen und den Fluss und seine zeitlichen Schwankungen zu beurteilen, ermöglicht die Beurteilung subtiler Beeinträchtigungen der mikrovaskulären Perfusion sowie des Herzzyklus und der Reaktion auf funktionelle Stimulation. In Kombination mit der vaskulären strukturellen Bildgebung versprechen diese Fortschritte, neue Krankheitsmarker in früheren Krankheitsstadien bereitzustellen, eine genauere Messung des Krankheitsverlaufs und des Ansprechens auf die Therapie in pharmazeutischen Studien zu ermöglichen und zur Aufklärung der Pathogenese bei Netzhauterkrankungen beizutragen.

2017

  • Joint Iterative Reconstruction and Motion Compensation for Optical Coherence Tomography Angiography

    (Third Party Funds Single)

    Project leader: ,
    Term: August 1, 2017 - July 31, 2019
    Acronym: Joint Reco & MoCo for OCT(A)
    Funding source: DFG-Einzelförderung / Sachbeihilfe (EIN-SBH)

    Optical coherence tomography (OCT) is a non-invasive 3-D optical imagingmodality that is a standard of care in ophthalmology [1,2]. Since the introduction of Fourier-domain OCT [3], dramatic increases in imaging speedbecame possible, enabling 3-D volumetric data to be acquired. Typically, aregion of the retina is scanned line by line, where each scanned lineacquires a cross-sectional image or a B-scan. Since B-scans are acquiredin milliseconds, slices extracted along a scan line, or the fast scanaxis, are barely affected by motion. In contrast, slices extractedorthogonally to scan lines, i. e. in slow scan direction, areaffected by various types of eye motion occurring throughout the full,multi-second volume acquisition time. The most relevant types of eyemovements during acquisition are (micro-)saccades, which can introducediscontinuities or gaps between B-scans, and slow drifts, which causesmall, slowly changing distortion [4]. Additional eye motion is caused by pulsatile blood flow,respiration and head motion. Despite ongoing advances in instrumentscanning speed [5,6] typical volume acquisition times havenot decreased. Instead, the additional scanning speed is used for densevolumetric scanning or wider fields of view [7]. OCT angiography (OCTA) [811] multiplies therequired number of scans by at least two, and even more scans are neededto accommodate recent developments in blood flow speed estimation whichare based on multiple interscan times [12,13]. As a consequence,there is an ongoing need for improvement in motion compensation especiallyin pathology [1416].

    We develop novel methods for retrospective motion correction of OCT volume scans of the anterior and posterior eye, and widefield imaging. Our algorithms are clinically usable due to their suitability for patients with limited fixation capabilities and increased amount of motion, due to their fast processing speed, and their high accuracy, both in terms of alignment and motion correction. By merging multiple accurately aligned scans, image quality can be increased substantially, enabling the inspection of novel features.

2025

Journal Articles

2024

Journal Articles

Conference Contributions

2023

Journal Articles

Conference Contributions

2022

Journal Articles

Conference Contributions

2021

Journal Articles

Conference Contributions

2020

Journal Articles

Conference Contributions

2019

Journal Articles

Conference Contributions

2018

Journal Articles

Book Contributions

Conference Contributions

2017

Journal Articles

Conference Contributions

2016

Journal Articles

Conference Contributions

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