Germany and Namibia as co-leads for the United Nations: chances and challenges on the road to the 2024 UN Summit of the Future

The President of the United Nations General Assembly has appointed the German and Namibian permanent representatives as co-facilitators for the Summit of the Future. The summit is scheduled for September 2024. Its aim is to reinforce the UN and global governance structures to better address old and new challenges. That includes making progress on implementing the sustainable development goals (SDGs) by 2030. Given the current geopolitical tensions, this will be no easy task. At this juncture it is im­por­tant to get the process off to a good start in order to gather support, generate atten­tion and engender confidence. (author's abstract

Kompression medizinischer Computertomographie-Bilder mit Hilfe von Optimierungsverfahren

The analysis of clinical use cases suggests that one of the most important aspects in storing and transmitting medical image data still consists in compression with its focus on time-efficiently reducing storage demand while maintaining image quality. Current appliances typically perform compression using common signal processing codecs like described in JPEG or MPEG/ITU-T standards. As such codecs have been designed mostly for compression of camera-captured natural scenes, efficiency can be improved by exploitation of deviating image treatment and image characteristics in medicine. Using a bottom-up approach, this thesis introduces novel techniques both for pixel-wise prediction, mostly used in lossless and high-quality scenarios, as well as for frame-wise prediction, most useful in medium-quality scenarios. Because of diverse image characteristics across modalities, focus is restricted to computed tomography and for frame prediction in particular to dynamic 3-D+t cardiac acquisitions. Apart from traditional approaches, foremostly numerical optimization like linear and nonlinear least-squares but also discrete algorithms are utilized in order to find context region, mean, and variance of predictions, determine local image structures, weight rate versus distortion, identify motion between frames, remove noise from predictors, etc. Backward-adaptive autoregression approaches are thoroughly compared and extended to 3-D images, adaptive context selection and boundary treatment, closed probability distribution estimation, and lots of other procedures in order to make them usable within real codecs like a massively parallel implementation on GPUs or the presented Open Source framework Vanilc. Vanilc's compression ratio is shown to beat all algorithms from literature with implementations available for comparison the author is aware of. Next to alternative developments intended for use with small contexts like Burg or EMP predictors, also a lossy application has been designed, outperforming on the one hand established codecs like HM or VTM at high qualities, while featuring on the other hand a noise removing behavior that in reality even enhances image quality as proven by phantom reconstruction simulations. For medium-quality image compression three deformation compensation methods are proposed to replace block-based compensation in dynamic data evincing heart movements. One of them models physiological 3-D muscle contractions and is again realized in Nvidia CUDA. Together with Vanilc compression of motion information and frequency-filtered combination with axially preceding slices, it surpasses the rate-distortion performance of modern inter predictors like the one realized in HM. A harmonized deformation inversion algorithm for applications like motion-compensated temporal filtering or intermediate image interpolation completes the thesis.Die Analyse klinischer Prozesse legt nahe, dass einer der wesentlichsten Aspekte beim Speichern und Übertragen von medizinischen Bilddaten noch immer in der Kompression besteht, deren Idee eine zeiteffiziente Datenreduktion bei gleichbleibender Bildqualität ist. Aktuelle Geräte komprimieren für gewöhnlich mittels gängiger Signalverarbeitungscodecs, wie sie in JPEG oder MPEG/ITU-T Standards beschrieben sind. Da derartige Codecs vorrangig zur Kompression von Kameraaufnahmen natürlicher Szenen konzipiert wurden, kann deren Effizienz unter Berücksichtigung des unterschiedlichen Umgangs mit und der unterschiedlichen Eigenschaften von Medizinbildern verbessert werden. Die vorliegende Arbeit führt neue Verfahren grundlegend sowohl für pixelweise Prädiktion mit vorrangig verlustfreien und hochqualitativen Anwendungen, als auch für bildweise Prädiktion, nützlich in mittelqualitativen Szenarien, ein. Wegen voneinander abweichenden Eigenschaften verschiedener Bildgebungsverfahren liegt das Augenmerk auf Computertomographie; bezüglich bildweiser Prädiktion insbesondere auf kardiologischen 3-D+t Bewegtbildern. Abseits herkömmlicher Ansätze kommen vor allem numerische Optimierung wie lineare und nichtlineare Methode der kleinsten Quadrate aber auch diskrete Algorithmen zum Einsatz, um Kontextbereich, Mittelwert und Varianz der Prädiktionen sowie lokale Bildstrukturen zu bestimmen, Rate gegen Verzerrung abzuwägen, Bewegung zwischen Bildern zu ermitteln, Rauschen aus Prädiktoren zu entfernen, etc. Rückwärtsadaptive Autoregressionsansätze werden eingehend verglichen and erweitert auf 3-D Bilder, adaptive Kontextwahl und Randbehandlung, geschlossene Wahrscheinlichkeitsverteilungsschätzung und vielerlei andere Verfahren, um sie für echte Codecs wie z. B. eine massiv parallele Implementierung auf GPUs oder das vorgestellte Open Source Framework Vanilc nutzbar zu machen. Es zeigt sich, dass Vanilcs Kompressionsrate alle dem Autor bekannten Algorithmen aus der Literatur, zu denen vergleichsfähige Implementierungen existieren, schlägt. Neben alternativer Entwicklungen wie Burg oder EMP Prädiktor, bestimmt für den Einsatz mit kleinen Kontexten, wurde auch eine verlustbehaftete Anwendung konzipiert, deren Leistung zum Einen die etablierter Codecs wie HM oder VTM für hohe Qualitäten übertrifft und die zum Anderen durch Rauschentfernung die Bildqualität tatsächlich sogar verbessert, wie eine Phantomrekonstruktionssimulation belegt. Für Bildkompression mittlerer Qualität werden drei Methoden zur Vorformungskompensation vorgestellt, um blockbasierte Kompensation bei Herz-Bewegtdaten zu ersetzen. Eine davon stellt physiologische 3-D Muskelkontraktionen nach und ist erneut in Nvidia CUDA umgesetzt. In Verbindung mit Vanilc-komprimierter Bewegungsinformation und frequenzgefilterter Kombination mit axial vorangehenden Schichtbildern übertrifft sie das Raten-Verzerrungs-Ergebnis moderner Inter-Prädiktoren wie dessen aus HM. Ein darauf abgestimmter Algorithmus zur Verformungsumkehr für Anwendungen wie bewegungskompensierte zeitliche Filterung oder Zwischenbildinterpolation rundet die Dissertation ab