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Im Rahmen des Closed-Loop-Prozesses erfolgt die Aufnahme verschiedener morphologischer und funktioneller Bilddaten. Die wichtigsten Bildgebungsmodalitäten in diesem Zusammenhang sind die Computertomographie, die Magnetresonanztomographie so wie die Positronen-Emissions-Tomographie. Jede Modalität liefert komplementäre Informationen, die sowohl für die Diagnostik, als auch die Planung und Durchführung der Intervention wichtig sind. Allerdings liegt jede Bildmodalität in ihrer eigenen Geometrie vor, weshalb die Daten nicht korreliert sind. Aus diesem Grund entwickeln Projektmitglieder des Teilprojekts M²IBID Algorithmen zur Fusion dieser Bilddaten. Die Schwierigkeit hierbei besteht darin, dass verschiedene Modalitäten einen unterschiedlichen Kontrast aufweisen und Strukturen unterschiedlich darstellen. Deshalb ist das Ziel, Methoden zu entwickeln die für multimodale Registrierung der prä-interventionellen Bilddaten geeignet sind. Das Ergebnis der Registrierung ist ein multimodaler Datensatz in dem alle komplementären Informationen korreliert sind. Diese korrelierten Parameter können des Weiteren für die Lokalisation von Tumoren genutzt werden. Hierfür entwickelt die Bildverarbeitung von M²IBID KI-Algorithmen, die die behandelnden Ärzte durch die schnelle, automatische Detektion von Tumoren unterstützen. Zur Vorbereitung der Intervention wird im Interventionsraum ein weiteres CT des Patienten aufgenommen, allerdings in geringerer Bildqualität. Um die hochaufgelösten Planungsbilddaten nutzen zu können, erfolgt ein zweiter Registrierungsprozess. Hierbei wird der multimodale Datensatz auf das interventionelle CT registriert, so dass nun die korrelierten Parameterkarten in der aktuellen Patientengeometrie vorliegen und für die Planung und Durchführung der Intervention genutzt werden können.