Unsere Mission
Ermöglichung der neuesten KI-Technologie für unsere Partner in der Industrie und der klinischen Forschung
Außerhalb der Universität sind Forschungsprojekte oft an den guten Willen und die Innovationskraft von Unternehmern und Entscheidungsträgern gebunden. Ein großes Hindernis kann auch der richtige Aufbau einer geeigneten Projektinfrastruktur sein. Gerade im Bereich der KI-Forschung sind große Rechnerkapazitäten und ein solides Datenmanagement von größter Bedeutung.
Unsere Mission ist es, Machine Learning und Deep Learning nicht nur für Unternehmen, sondern auch für Forschungsprojekte nutzbar zu machen.
Hierfür bieten wir unsere langjährige Projektexpertise sowie die notwendige Hard- und Software an.
Denn wir glauben, dass Innovationen durch die Förderung von KI-Forschungsprojekten entstehen, die einen Beitrag zum Gesundheitswesen, zur Wirtschaft und zur Gesellschaft leisten.
Wir sind Spezialisten für die Entwicklung innovativer KI-Lösungen für die medizinische Bildverarbeitung und für maschinelle Lernanwendungen.
Geschichte
Die Idee zu Chimaera entstand während des Promotionsstudiums der Mitgründer Dr. Marcus Prümmer, Dr. Dieter Hahn und Dr. Volker Daum zusammen mit ihrem Mentor und Betreuer Prof. Dr. Joachim Hornegger. Basierend auf ihrer langjährigen Erfahrung in der Mustererkennung mit Machine-Learning erkannten sie bereits vor zehn Jahren die Herausforderungen bei der Entwicklung der richtigen Software-Werkzeuge und Dienstleistungen für Projekte der Künstlichen Intelligenz. Diese Erfahrung hat sich auch auf die Annotation und Kuratierung von Trainingsdaten für KI-Projekte ausgeweitet.
Angefangen mit kundenspezifischer Softwareentwicklung, hat sich das Portfolio von Chimaera stetig erweitert. Heute ist Chimaera nach DIN EN ISO 13485 zertifiziert und ein zuverlässiger Partner für Forschung, Industrie und mittelständische Unternehmen. Unser Expertenteam aus den Bereichen Bildverarbeitung, KI und Hardware-Optimierung erstellt maßgeschneiderte Lösungen für unterschiedlichste Anwendungsfälle.
Als forschungsorientiertes Hightech-Unternehmen stehen wir im ständigen Austausch mit den wichtigen Spezialisten der aktuellen Forschungslandschaft. Dies ermöglicht Chimaera, neueste Erkenntnisse aus der Forschungspraxis zu nutzen und für seine Kunden zu adaptieren. Wir pflegen enge Kontakte zu unserer Alma Mater, der FAU Erlangen-Nürnberg, aber auch zu unseren Ansprechpartnern in der internationalen Forschungsszene.
Chimaera Zeitleiste
Meilensteine in unserer Unternehmensgeschichte
2024
Verteilte Datenverarbeitung
Das Chimaera SDK verfügt jetzt über integrierte Funktionen für die verteilte Verarbeitung (Docker, Kubernetes,…)
2023
Kommerzielle SDK-Verwendung
Das Chimaera SDK wird in verstärktem Maße beim Kunden für verschiedene Applikationen eingesetzt.
2022
Neue Website und AI-Leistungen
Vollständige Überarbeitung der Website und neue AI-Services für kleine und mittlere Unternehmen
2021
10 Jahre ISO 13485
Erfolgreiche Pflege und Verbesserung unseres QMS seit 10 Jahren
2021
Chimaera AI-Building Blocks
KI durch maßgeschneiderte Software, Infrastruktur und Dienste ermöglichen
2020
Chimaera Annotation Client
Neues, eigenständiges Annotationswerkzeug für Bilder
2018
Chimaera SDK
Unser Framework für Bildverarbeitung und App-Entwicklung
2015
Standortwechsel
Wir sind von Effeltrich nach Erlangen gezogen
2011
ISO Zertifizierung
Zertifizierung nach ISO13485 und ISO 9001
2007
Firmengründung
Von einer Idee an der FAU Universität zu einem Hightech-Startup
Team
Werde Teil unseres Teams
Von Forscher zu Forscher - auf Augenhöhe, das ist Chimaera. Wir suchen ambitionierte Nachwuchskräfte, damit wir weiterhin an Spitzentechnologie arbeiten können.
Sie machen nicht einfach "irgendwas mit KI" - Sie entwickeln nachhaltige und anwendbare KI-Projekte für Forschung und Industrie!
Schauen Sie sich die aktuellen Stellen an:
Management
Von Forscher zu Forscher - auf Augenhöhe, das ist Chimaera. Sowohl in unseren Projekten als auch innerhalb unseres Unternehmens arbeiten wir nach höchsten Qualitätsstandards. Durch unsere eigene Erfahrung kennen wir die Anforderungen unserer Kunden sehr gut und begegnen ihnen als Sparringspartner und Berater auf Augenhöhe.
So behandeln wir auch unsere Mitarbeiter. Jeder hat sein Spezialgebiet, aber ein starkes Team erreicht mehr als die Summe der Einzelleistungen.
Dr.-Ing. Volker Daum
Nach seinem Universitätsabschluss (mit Auszeichnung) war Volker bis zum Beginn seiner Promotion am Fraunhofer IIS tätig, finanziert durch ein Stipendium der internationalen Max-Planck-Forschungsschule (IMPRS) für Optik und Photonik. In seiner Doktorarbeit beschäftigte er sich mit nichtstarren Bildregistrierungsproblemen für multimodale medizinische Bilder.
- Universität Erlangen-Nürnberg - Informatik: Schwerpunkt auf numerischen Methoden und Hardware-Optimierung
- Besuch des Scientific Computing and Imaging Institute (SCI) an der University of Utah - dort Arbeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter an einem Projekt zur numerischen Großsimulation
Dr.-Ing. Dieter Hahn
Dieter studierte Informatik an der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und machte sein Diplom in Zusammenarbeit mit Siemens Corporate Research, Princeton, USA. Während seiner Zeit am Pattern Recognition Lab der FAU unterrichtete er Übungen zur Mustererkennung und Computer Vision mit Anwendungen in Augmented Reality. Außerdem leitete er die Gruppe für Bildregistrierung und Time-of-Flight.
- Promotion (mit Auszeichnung) über statistische Ähnlichkeitsmaße für die medizinische Bildregistrierung
- Diplomarbeit in Informatik (mit Auszeichnung) über merkmalsbasierte Bildregistrierung in Zusammenarbeit mit Siemens Corporate Research, Princeton, NJ, USA
Dr.-Ing. Marcus Prümmer
Während seiner Zeit als Forscher an der FAU unterrichtete Marcus Übungen zur medizinischen Bildverarbeitung am Pattern Recognition Lab der FAU. Zwischen 2005 und 2010 war er Leiter der Gruppe für medizinische Bildverarbeitung im Pattern Recognition Lab, 2009 wurde er Senior Researcher. In Zusammenarbeit mit Siemens Healthcare entwickelte er Rekonstruktionsalgorithmen für kardiale C-Bogen-CT an der Stanford University, Department of Radiology, Lucas Center, CA, USA.
- Universität Mannheim - Informatik: Diplomarbeit über Gefäßsegmentierung und -analyse
- Nach seiner Diplomarbeit freier Mitarbeiter bei Siemens Healthcare
- Universität Erlangen-Nürnberg: Dissertation über Bewegungsschätzung und -kompensation bei der CT-Rekonstruktion am Herz-C-Bogen
Beirat
Am Puls der Forschung:
Als forschungsorientiertes Hightech-Unternehmen stehen wir im ständigen Austausch mit Forschungsgruppen und Spezialisten der aktuellen Forschungslandschaft. So kann Chimaera die neuesten Erkenntnisse aus der Forschungspraxis aufgreifen und für seine Kunden adaptieren.
Wir pflegen enge Kontakte zu unserer Alma Mater, der FAU Erlangen-Nürnberg, aber auch zu unseren Kontakten in die internationale Forschungsszene.
Dazu gehören auch Forscher und Kliniker an einer Reihe von renommierten Instituten und Universitätskliniken.
Achim ist derzeit Präsident der innovativsten Universität Deutschlands - der FAU Erlangen-Nürnberg - und setzt sich leidenschaftlich dafür ein, Innovationen voranzutreiben und das Potenzial des gesamten Forschungsspektrums der FAU besser auszuschöpfen. Während er das Pattern Recognition Lab der FAU leitete, gründete er zusammen mit Volker, Dieter und Marcus das Unternehmen Chimaera.
Entwicklungsteam
Unser Entwicklungsteam besteht aus erfahrenen Mitarbeitern mit entsprechendem akademischen Hintergrund in Informatik, Computational Engineering, Softwareentwicklung und Projektmanagement.
Die Kenntnisse reichen dabei von Standard-Programmiersprachen (z.B. C/C++, Python, CMake, Shell, Batch, JavaScript, Java) bis hin zu spezieller Hardware-Programmierung (z.B. Cuda, OpenGL, OpenCL).
Annotationsexperten
Wir beschäftigen unsere eigenen Annotationsexperten, die in der Anwendung unserer maßgeschneiderten Annotationssoftware bestens geschult sind.
Dank unserer umfangreichen Projekterfahrung können wir Annotationsaufgaben in einer Vielzahl von Bereichen des Gesundheitswesens und der Industrie übernehmen.
Vertrieb und Marketing
Unser kompetentes Vertriebsteam beantwortet gerne Ihre Anfragen zu Dienstleistungen oder zum Einsatz unserer Produkte, Angebote oder Lizenzierungsmöglichkeiten.
Kontaktieren Sie uns über diese Website oder senden Sie eine E-Mail an: sales(at)chimaera.de
Referenzen
Unsere Partner in Industrie und Forschung
Forschungszuschüsse
Surgical AI Hub Germany
EUREKA Verbundprojekt: Objektive Messung chirurgischer Qualität durch den Aufbau eines datenbasierten Wertschöpfungsnetzwerks
BMBF Fördermaßnahme: Entwicklung neuer digitaler Leistungen für Datenorientierte Wertschöpfung (DigiLeistDAT)
Unser Beitrag: Projektleitung Teilprojekt “Bereitstellung von Annotationswerkzeugen zur Aufbereitung chirurgischer Daten, Training robuster KI-Modelle”
Projektpartner:
- TU Dresden
- Universität Heidelberg
- Deutsches Krebsforschungszentrum DKFZ
- Karl Storz SE & Co. KG
- Chimaera GmbH
- mbits imaging GmbH
- formigas GmbH
Laufzeit: 2024-2026 (3 Jahre)
Multiscale HCC
Diagnose und Therapie des hepatozellulären Karzinoms (HCC) unter Einbeziehung von Omics-Methoden
BMBF Fördermaßnahme: Personalisierte Medizin, Modul I: Forschungskonsortien zur Systemmedizin
Unser Beitrag: Projektleitung Teilprojekt „Bildanalyse und –mining zur Entwicklung von prädiktiven und prognostischen Modellen für die HCC"
Projektpartner:
- Eberhard Karls Universität Tübingen
- Universität Stuttgart
- Chimaera GmbH
Laufzeit: 2017-2019 (3 Jahre)
Entwicklung und Umsetzung neuer klinischer Verfahren für die MRT-basierte Myelinquantifizierung zur objektivierbaren Diagnostik neurologischer Erkrankungen wie Multiple Sklerose oder Alzheimer
Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand (ZIM) des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi)
Unser Beitrag: Projektleitung Teilprojekt „Modulare Entwicklung neuer Algorithmen und zertifizierbarer Softwarekomponenten auf Basis hochparalleler Grafikhardware zur Realisierung komplexer diagnostischer Verfahren auf MRT-Daten für den (prä-)klinischen Einsatz"
Projektpartner:
- University of Applied Sciences Koblenz
- Chimaera GmbH
- SOVAmed GmbH
Laufzeit: 2013-2014 (1 Jahr)
MoBiMed
Verbundprojekt: Angiogenese – Targeting für Diagnose und Therapie
BMBF Fördermaßnahme: Molekulare Bildgebung
Unser Beitrag: Assoziierter Partner der FAU
Projektpartner:
- Deutsches Krebsforschungszentrum (DKFZ)
- Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
- Westfälische Wilhelms-Universität Münster
- Eberhard-Karls-Universität Tübingen
- Max-Planck-Institut für neurologische Forschung
Förderzeitraum: 2008-2012 (3 Jahre)
Publikationen
Die folgende Liste zeigt einen Auszug unserer Veröffentlichungen auf dem Gebiet der medizinischen Bildverarbeitung. Mehrere begutachtete Zeitschriftenartikel und Beiträge auf internationalen Spitzenkonferenzen unterstreichen die Neuartigkeit der erzielten Ergebnisse für die medizinische Bildverarbeitung.
Zeitschriftenartikel
- Ali, Mohammad; Zetzsche, Maximilian; Scholz, Michael; Hahn, Dieter; Gaffling, Simone; Heichel, Jens; Hammer, Christian; Bräuer, Lars; Paulsen, Friedrich. "New insights into the lacrimal pump", The Ocular Surface, 18, 2020, 10.1016/j.jtos.2020.07.013
- Gaffling, Simone; Daum, Volker; Steidl, Stefan; Maier, Andreas; Köstler, Harald; Hornegger, Joachim, A Gauss-Seidel Iteration Scheme for Reference-Free 3-D Histological Image Reconstruction, IEEE Transactions on Medical Imaging, vol. 34, no. 2, pp. 514-530, 2015
- Mualla, Firas; Prümmer, Marcus; Hahn, Dieter; Hornegger, Joachim, Toward Automatic Detection of Vessel Stenoses in Cerebral 3D DSA Volumes, Physics in Medicine and Biology, vol. 57, no. 9, pp. 2555-2573, 2012
- Bennewitz, Christian; Kuwert, Torsten; Han, Jingfeng; Ritt, Philipp; Hahn, Dieter; Thimister, Willie; Hornegger, Joachim; Uder, Michael; Schmidt, Daniela. Computer-aided evaluation of the anatomical accuracy of hybrid SPECT/spiral-CT imaging of lesions localized in the neck and upper abdomen. Nuclear Medicine Communications. 33(11):1153-1159, November 2012
- Kiefer, Alexander; Kuwert, Torsten; Hahn, Dieter; Hornegger, Joachim; Uder, Michael; Ritt, Philipp. Anatomical Accuracy of Abdominal Lesion Localization. Nuklearmedizin 50 (2011) No. 4 pp. 141-173
- Rohkohl, Christopher; Lauritsch, Günter; Biller, Lisa; Prümmer, Marcus; Boese, Jan; Hornegger, Joachim, Interventional 4D motion estimation and reconstruction of cardiac vasculature without motion periodicity assumption, Medical Image Analysis, vol. 14, no. 5, pp. 687-694, 2010
- Hahn, Dieter; Daum, Volker; Hornegger, Joachim. Automatic Parameter Selection for Multi-Modal Image Registration. In: IEEE Transactions on Medical Imaging 29 (2010) No. 5 pp. 1140-1155
- Prümmer, Marcus; Hornegger, Joachim. Cardiac C-arm CT: a unified framework for motion estimation and dynamic CT. In: IEEE Transactions on Medical Imaging 28 (2009) No. 11 pp. 1836-49
- Spiegel, Martin; Hahn, Dieter; Daum, Volker; Wasza, Jakob; Hornegger, Joachim. Segmentation of kidneys using a new active shape model generation technique based on non-rigid image registration. In: Computerized Medical Imaging and Graphics 33 (2009) No. 1 pp. 29-39
- Kollorz, Eva; Hahn, Dieter; Linke, Rainer; Goecke, Tamme; Hornegger, Joachim; Kuwert, Torsten. Quantification of Thyroid Volume Using 3-D Ultrasound Imaging. In: IEEE Transactions on Medical Imaging 27 (2008) No. 4 pp. 457-466
- Scherl, Holger; Hornegger, Joachim; Prümmer, Marcus; Lell, Michael. Semiautomatic Level-Set Based Segmentation and Stenosis Quantification of the Internal Carotid Artery in 3D CTA Data Sets. In: Medical Image Analysis 11 (2007) No. 1 pp. 21-34
Konferenzbeiträge
- Fischer, Peter; Daum, Volker; Hahn, Dieter; Prümmer, Marcus; Hornegger, Joachim, Regression Forest-Based Organ Detection in Normalized PET Images, Bildverarbeitung für die Medizin 2014, Aachen, 18.03.2014, pp. 384-389, 2014
- Eckl, Jutta; Daum, Volker; Hornegger, Joachim; Pohl, Kilian, Efficient Non-rigid Registration Algorithm Guided by Landmarks and Principle Components of a Deformation Field, International Symposium on Biomedical Imaging, Barcelona, 02.05.2012, pp. 704-707, 2012
- Gaffling, Simone, Daum, Volker, Hornegger, Joachim, Landmark-constrained 3-D Histological Imaging: A Morphology-preserving Approach, VMV 2011: Vision, Modeling & Visualization (16th International Workshop on Vision, Modeling and Visualization 2011), Berlin, 04-06.10.2011, pp. 309-316, 2011, ISBN 978-3-905673-85-2
- Holub, Wolfgang; Rohkohl, Christopher; Schuldhaus, Dominik; Prümmer, Marcus; Lauritsch, Günter; Hornegger, Joachim, 4D motion animation of coronary arteries from rotational angiography Proc. SPIE 7964 (Medical Imaging 2011: Visualization, Image-Guided Procedures, and Modeling), Lake Buena Vista, Florida, USA, February, vol. 7964, pp. 79641S, 2011
- Siegl, Christian; Hofmann, Hannes; Keck, Benjamin; Prümmer, Marcus; Hornegger, Joachim, Hardware-unabhängige Beschleunigung von Medizinischer Bildverarbeitung mit OpenCL Bildverarbeitung für die Medizin 2011, Lübeck, 20 - 22 März 2011, pp. 449-453, 2011, ISBN 978-3-642-19335-4
- Siegl, Christian; Hofmann, Hannes; Keck, Benjamin; Prümmer, Marcus; Hornegger, Joachim, OpenCL, a Viable Solution for High-performance Medical Image Reconstruction? Proceedings of SPIE (Medical Imaging 2011: Physics of Medical Imaging), Lake Buena Vista, Florida, USA, 12 - 17 Feb 2011, vol. 7961, pp. 79612Q, 2011
- Schwemmer, Chris; Prümmer, Marcus; Daum, Volker; Hornegger, Joachim, High-Density Object Removal from Projection Images using Low-Frequency-Based Object Masking Bildverarbeitung für die Medizin 2010 - Algorithmen - Systeme - Anwendungen (Bildverarbeitung für die Medizin 2010), Aachen, 14.-16.3.2010, pp. 365-369, 2010, ISBN 978-3-642-11967-5
- Paulus, Jan; Bock, Rüdiger; Daum, Volker; Hornegger, Joachim. Non-Rigid Registration to Capture Optic Nerve Head Variability In: Bildverarbeitung für die Medizin, Heidelberg, 2010, pp. 221-225
- Hahn, Dieter; Daum, Volker; Hornegger, Joachim; Kuwert, Torsten. Data-Driven Density Estimation applied to SPECT Subtraction Imaging for Epilepsy Diagnosis. In: Proceedings of the MICCAI Workshop on Probabilistic Models For Medical Image Analysis - MICCAI 2009, London, UK, 2009, pp. 115-126
- Daum, Volker; Hahn, Dieter; Hornegger, Joachim; Kuwert, Torsten. PCA Regularized Nonrigid Registration for PET/MRI Attenuation Correction. In: Proceedings of the MICCAI Workshop on Probabilistic Models For Medical Image Analysis - MICCAI 2009, London, UK, 2009, pp. 127-138
- Gaffling, Simone; Jäger, Florian; Daum, Volker; Tauchi, Miyuki; Lütjen-Drecoll, Elke. Interpolation of Histological Slices by Means of Non-rigid Registration In: Bildverarbeitung für die Medizin, Berlin, 2009, pp. 267-271
- Prümmer, Marcus; Hornegger, Joachim. 3D-Reconstruction in the Presence of Motion. In: Proceedings of the 4th Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering, Moscow, Russia, 2008, pp. 9-13
- Daum, Volker; Hahn, Dieter; Hornegger, Joachim. A Nonlinear Projection Scheme for Fast Rigid Registration. In: IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record, Honolulu, USA, 2007, pp. 4022-4026
- Hahn, Dieter; Daum, Volker; Hornegger, Joachim; Bautz, Werner; Kuwert, Torsten. Difference Imaging of Inter- and Intra-Ictal SPECT Images for the Localization of Seizure Onset in Epilepsy. In: IEEE Nuclear Science Symposium and Medical Imaging Conference Record, Honolulu, USA, 2007, pp. 4331-4335
- Hahn, Dieter; Daum, Volker; Hornegger, Joachim; Kuwert, Torsten. Comparison of Differences between Intra- and Inter-Ictal SPECT Images with MRI using Registration Techniques. In: Deutsche Gesellschaft für Nuklearmedizin (DGN), Hannover, Germany, 2007, pp. A59
- Daum, Volker; Helbig, Holger; Janka, Rolf; Eckardt, Kai-Uwe; Zeltner, Raoul. Quantitative Measurement of Kidney and Cyst Sizes in Patients with Autosomal Dominant Polycystic Kidney Disease (ADPKD). In: 3rd Russian-Bavarian Conference on Biomedical Engineering, Erlangen, Germany, 2007, Vol. 1, pp. 111-115
- Prümmer, Marcus; Fahrig, R.; Wigström, L.; Boese, J.; Lauritsch, G.; Strobel, N.; Hornegger, Joachim. Cardiac C-arm CT: 4D non-model based heart motion estimation and its application. In: Proceedings of the SPIE on Medical Imaging, San Diego, USA, Vol. 6510, 2007, pp. 651015
- Prümmer, Marcus; Wigstroem, Lars; Fahrig, R.; Lauritsch, G.; Hornegger, Joachim. Cardiac C-Arm CT: SNR Enhancement by Combining Multiple Retrospectively Motion Corrected FDK-like Reconstructions. In: Bildverarbeitung für die Medizin 2007, München, Germany, 2007, pp. 222-226
- Hahn, Dieter; Wolz, Gabriele; Sun, Yiyong; Hornegger, Joachim; Sauer, Frank; Kuwert, Torsten; Xu, Chenyang. A Practical Salient Region Feature Based 3D Multi-Modality Registration Method for Medical Images. In: Proceedings of SPIE on Medical Imaging, San Diego, USA, Vol. 6144, 2006, pp. 870-879
- Hahn, Dieter; Wolz, Gabriele; Sun, Yiyong; Sauer, Frank; Hornegger, Joachim; Kuwert, Torsten; Xu, Chenyang. Utilizing Salient Region Features for 3D Multi-Modality Medical Image Registration. In: Bildverarbeitung für die Medizin, Hamburg, Germany, 2006, pp. 221-225
- Prümmer, Marcus; Wigstroem, Lars; Hornegger, Joachim; Boese, Jan; Lauritsch, Guenter; Strobel, Norbert; Fahrig, Rebecca. Cardiac C-arm CT: Efficient Motion Correction for 4D-FBP. In: IEEE Medical Imaging Conference, San Diego, USA, 2006, pp. 2620-2628
- Prümmer, Marcus; Hornegger, Joachim; Pfister, Marcus; Dörfler, Arnd. Multi-modal 2D-3D non-rigid registration. In: Proceedings of SPIE on Medical Imaging, San Diego, USA, Vol. 6144, 2006, pp. 297-308
- Hahn, Dieter; Hornegger, Joachim; Bautz, Werner; Kuwert, Torsten; Römer, Wolfgang. Unbiased Rigid Registration Using Transfer Functions. In: Proceedings of SPIE on Medical Imaging, San Diego, USA, 2005, pp. 151-162
- Hornegger, Joachim; Hahn, Dieter; Bautz, Werner; Kuwert, Torsten; Römer, Wolfgang. Tumor Therapy Monitoring Based on Monomodal Image Fusion. In: Proceedings of the Radiological Society of North America (RSNA), Chicago, USA, 2005, pp. 355
- Prümmer, Marcus; Han, Jingfeng; Hornegger, Joachim. 2D-3D Non-rigid Registration using Iterative Reconstruction. In: Vision Modeling and Visualization, Erlangen, Germany, 2005, pp. 187-194
