Ausgezeichnete Masterthesis zu pränataler Diagnostik
Alumni-Erfolg im Studiengang Digital Healthcare: Rebecca Mittermaier gewinnt Poster-Award beim RT-Kongress 2026
Rebecca Mittermaier wurde beim Österreichkongress für Radiologietechnologie 2026 mit dem 1. Platz des Poster-Awards in der Master-Kategorie ausgezeichnet. Wir gratulieren unserer Absolventin des Master-Studiengangs Digital Healthcare herzlich zu diesem Erfolg!
Im Zentrum der prämierten Masterarbeit steht ein aktuelles Thema der medizinischen Bildgebung: der Einsatz von KI-basierter Super-Resolution zur Verbesserung der diagnostischen Qualität fetaler MRT-Aufnahmen.
"Der Gewinn des Poster Awards beim RT Kongress freut mich sehr, weil damit ein Thema ausgezeichnet wird, das großes Potenzial für die Zukunft der Radiologietechnologie hat: der Einsatz von KI zur Bildaufwertung in der fetalen MRT", sagt Rebecca Mittermaier. "Gerade in einem so sensiblen Bereich zeigt sich, wie wichtig es ist, Innovation verantwortungsvoll mit klinischer Erfahrung und wissenschaftlicher Forschung zu verbinden."
"In der Lehre vermitteln wir die Grundlagen von Künstlicher Intelligenz - umso schöner ist es zu sehen, wie Rebecca Mittermaier dieses Wissen in einer klinisch relevanten Fragestellung mit echten MRT-Daten angewendet hat", sagt Andreas Jakl, stv. Studiengangsleiter Digital Healthcare. "Ihre Arbeit zeigt die vielfältigen Anknüpfungspunkte zwischen Radiologietechnologie und dem Digital-Healthcare-Studium und überzeugt durch fachliche Tiefe sowie großen persönlichen Einsatz. Ich gratuliere ihr herzlich zu dieser starken Masterarbeit und zur Auszeichnung beim RT-Kongress."
Potential von KI-gestützter Bildrekonstruktion
In der pränatalen Diagnostik stellt Bewegung – bedingt durch die natürliche Aktivität des ungeborenen Kindes – eine große Herausforderung dar. Kürzere Aufnahmezeiten erhöhen die Chance auf verwertbare Bilder mit weniger Bewegungsartefakten erheblich. Dafür analysierte Rebecca Mittermaier 30 retrospektive 3T-MRT-Datensätze des AKH Wien und stellte drei unterschiedliche Varianten gegenüber:
- schnelle Standardsequenzen
- zeitintensivere hochauflösende Sequenzen
- KI-optimierte Sequenzen mittels Super-Resolution
Die Bildqualität wurde von zwei erfahrenen Radiolog*innen bewertet; ergänzend erfolgte eine Analyse anhand quantitativer Bildmetriken.
Das Ergebnis ist eindeutig: Die KI-optimierten Bilder schnitten signifikant besser ab – in Bezug auf Bildschärfe, Gewebekontrast, Gesamtqualität und diagnostische Sicherheit. Gleichzeitig gelang es, die Scanzeit im Vergleich zu hochauflösenden Sequenzen um 38 % zu reduzieren. Darüber hinaus zeigte sich, dass klassische Kennzahlen wie Signal-to-Noise Ratio (SNR) oder Edge-Rise Distance (ERD) die wahrgenommene diagnostische Qualität nicht immer ausreichend abbilden.
Rebecca Mittermaier bei der Präsentation ihrer Arbeit beim RT-Kongress | Copyright: © fotograf ferdinandschlick | rtaustria
Mit ihrer Arbeit liefert Rebecca Mittermaier einen wertvollen Beitrag zur kritischen Bewertung von KI-gestützter Bildrekonstruktion und zeigt klar das Potenzial für den klinischen Einsatz in der pränatalen Diagnostik auf.
"Besonders bedanken möchte ich mich für die fachliche Unterstützung der USTP und Medizinische Universität Wien sowie bei meinen Kolleg*innen im Allgemeinen Krankenhaus Wien, die mich in dieser intensiven Phase begleitet und unterstützt haben. Für mich zeigt diese Auszeichnung auch, wie essenziell interdisziplinäre Zusammenarbeit ist, um innovative technologische Möglichkeiten sinnvoll und patientenorientiert in die klinische Praxis einzubringen und die Radiologietechnologie nachhaltig weiterzuentwickeln", sagt Rebecca Mittermaier.
Betreut wurde die Masterarbeit von Andreas Jakl (stv. Studiengangsleiter Digital Healthcare an der USTP) in Zusammenarbeit mit Univ.-Prof.in Dr.in Daniela Prayer (AKH Wien).
