Am letzten Freitag sind in der Schulbibliothek die Gewinnerinnen und Gewinner der BiblioSnaps 2022-23 gekürt worden. Täglich werden bekanntermaßen an unserer Schule die BiblioSnaps auf den Info-Bildschirmen publiziert. Darunter gibt es nicht nur interessante aus der Welt des Wissens und Kurioses, sondern auch knifflige Rätsel, die es zu lösen gilt. Damit sammelt man “Bibcoins”, die im Frühjahr zusammegezählt werden.
Bei der Prämierung letzte Woche durften die schärfsten und kontinuierlichsten Mitdenker und -denkerinnen sich wieder über tolle Preise freuen.

Im Bild Gesamtsiegerin Stefanie Schiefer (​3ARG) und der Projekt- und Vize-Bibliotheksleiter Christian Zelger. Auf Platz 2. Elia Vandini (4BEL) und 3. Emil Mair (4BEL).
Das Bibliotheksteam gratuliert und bedankt sich bei den Unterstützern Athesia, Meranarena und Therme Meran!

Vor der Grande Beuverie: Felsformationen nachempfundene Fassade des 2020 entstandenen Neubaus der Weinkellerei von Kurtatsch.

Glasfassade der neuen Vinothek mit Weinexponaten und Ausblick über das Etschtal.

Abstieg in die Unterwelt … ähhh in den neuen Barrique-Keller

Barrique-Weinfässer und Lehrer:innen-Auditorium vor Dolomit-Kalk-Hintergrund

Science Night mit Andreas Kofler, der an der Rekonstruktion von MRT-Bildern durch maschinelles Lernen forscht

Die Magnetresonanztomographie (MRT) ist neben dem Röntgen das bekannteste Verfahren, um Bilder aus dem Körperinneren zu erhalten. Einer, der sich damit besonders gut auskennt, ist Andreas Kofler. Der Meraner gab am Freitagabend am Realgymnasium und an der TFO Meran im Rahmen der traditionellen “Science Night” Einblicke in seine Forschungsarbeit.  Kofler, der das Realgymnasium besucht und in Innsbruck Mathematik studiert hat, forscht auf dem Gebiet der Rekonstruktion von MRT-Bildern durch maschinelles Lernen. Bereits in seiner Doktorarbeit an der Berliner Charité beschäftigte er sich mit dieser für Laien schwer verständlichen Materie. Seit einigen Jahren arbeitet Kofler in der Abteilung 8 „Medizinphysik und metrologische Informationstechnik“ der Physikalisch-Technischen Bundesanstalt (PTB) in Berlin. Seine Aufgabe ist es, vereinfacht gesagt, aus den Daten des Kernspintomographen bessere Bilder zu rekonstruieren – und das bei kürzeren Untersuchungszeiten. Künstliche Intelligenz, also Programme, die maschinelles Lernen ermöglichen, können dafür inzwischen eingesetzt werden.

„Maschinelles Lernen mit Hilfe neuronaler Netze wird in der Bildverarbeitung unter anderem zur Segmentierung, Objekterkennung und Bildklassifikation eingesetzt“, erklärt Kofler. In den letzten Jahren wurden Methoden entwickelt, um die Bildrekonstruktion von MR- und CT-Daten mit neuronalen Netzen durchzuführen.

Die Forschung von Andreas Kofler zeige, wie die Mathematik die Medizin unterstützen könne, sagte Schuldirektor Alois Weis, der den gut besuchten Abendvortrag in der Schule eröffnete. Die traditionelle „Science Night“ biete seit vielen Jahren Einblicke in die faszinierende Welt der Wissenschaft und Technik durch ehemalige Schüler, die weltweit forschen und erfolgreich sind, so Weis.

„Die Magnetresonanztomographie nutzt die magnetischen Eigenschaften der Wasserstoffatome, um Bilder zu erzeugen“, erklärt Kofler. Die aufgenommenen Daten werden anschließend am Computer verarbeitet.  Im Vergleich zu anderen bildgebenden Verfahren ist die Untersuchung allerdings recht zeitaufwändig, wobei der Zeitbedarf von der Komplexität und der Anzahl der verwendeten Messsequenzen abhängt. Durch maschinelles Lernen lässt sich jedoch die Bildqualität von MR-Bildern verbessern. „Eine Verbesserung der Bildqualität bei gleichzeitiger Verkürzung der Aufnahmezeit macht es möglich, das Verfahren auch bei Patienten einzusetzen, die beispielsweise unter Atemnot leiden“, sagt Kofler.