Der nach Kurt Zopf, einem Förderer der Universität Salzburg benannte Preis, ging am 3. Mai 2017 an die Computerwissenschaftler Andreas Uhl und Nikolaus Augsten sowie den Psychologen Jens Blechert. Der Preis wird jährlich vergeben und ist mit insgesamt 15.000,- Euro dotiert. Wichtige Kriterien für die Preiswürdigkeit sind u.a. die Reputation des Publikationsmediums sowie die Neuheit und wissenschaftliche Bedeutung der Ergebnisse.
Andreas Uhl beschäftigte sich in seiner Arbeit mit Diagnose-unterstützenden Systemen in der Magen-Darm Endoskopie. Es geht vor allem darum, dem Arzt, der die Endoskopie durchführt, eine Entscheidungshilfe bei der Diagnose oder Biopsie-Entnahmestelle zu geben. Dies erfolgt durch Bildanalyse der Magen-Darm Schleimhaut während der Endoskopie, wo es z.B. um Dickdarmkrebs- oder Zöliakiediagnose geht.
Die aufgenommenen Bilder/Videos zeichnen sich unter anderem dadurch aus, dass sie in unterschiedlichem Winkel und unterschiedlichem Abstand zur Schleimhaut aufgenommen werden, was das maschinelle Lernen von entsprechenden Schleimhautmustern erschwert. Uhl setzt sich in dieser Publikation mit der Entwicklung einer Erweiterung des populären „Local Binary Pattern“ Operators aus der Mustererkennung auseinander, die mit diesen Änderungen der Datencharakteristik umgehen kann. Die entwickelte Methode ist nicht auf medizinische Bildverarbeitung beschränkt, sondern ist in jedem Setting einsetzbar, in denen es um Textur-Charakterisierung unter Skalierungs- und Orientierungsunterschieden geht.
Experimente in der Arbeit belegen die ausgezeichnete Leistung der verbesserten Technik. Uhl ist derzeit Fachbereichsleiter am Fachbereich Computerwissenschaften und leitet verschiedene FWF und EU Projekte. Seine Forschungsschwerpunkte sind Verarbeitung von visuellen Daten und deren Sicherheit, etwa bei Biometrischen Systemen (Venen und Fingerabdruckbiometrie), Mediensicherheit (Bild- und Videoverschlüsselung) und Analyse von medizinischen visuellen Daten zur Entwicklung von Diagnoseunterstützungssystemen.
Jens Blechert forscht seit 2011 in Salzburg zu den Themen Diäthalten, Essstörungen und Übergewicht. Dabei geht es um die psychologischen und neuronalen Grundlagen der Selbstregulation im Zusammenhang mit Essen. Neben Grundlagenstudien im Labor mithilfe von neurowissenschaftlichen Methoden setzt seine Arbeitsgruppe ‚Neurogesundheitspsychologie‘ auch Smartphone-Apps zur Erfassung und Beeinflussung von (ungesundem) Essen und Stress im Alltag ein. Diese Projekte werden durch den Europäischen Forschungsrat bis 2020 gefördert. 
Die vorliegende Publikation ging aus einem Kollaborationsprojekt mit der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität in Zusammenarbeit mit Professor Julian Weghuber hervor und stellte die Frage, wie adipöse Jugendliche neuronal auf Bilder von schmackhaften Nahrungsmitteln reagieren und welche Rolle das Diäthalten dabei spielt.
Als Vergleichsgruppe dienten normalgewichtige Jugendliche. Interessanterweise reagierten adipöse Jugendliche mit strengem Diäthalten neuronal stärker auf Nahrungsmittelbilder als adipöse Jugendliche mit weniger strengem Diäthalten, während dieser Zusammenhang bei normalgewichtigen Jugendlichen genau umgekehrt vorlag. Dies weist auf die paradoxen Effekte von rigidem Diäthalten bei adipösen Jugendlichen hin und legt eine Hinwendung zu flexibleren Diäthaltestrategien nahe. Interessierte finden die aktuellen Studienprojekte der Arbeitsgruppe unter  www.essforschung.at
Nikolaus Augsten verfasste die prämierte Arbeit gemeinsam mit dem Doktoranden Mateusz Pawlik. Die Arbeit stellte RTED, den weltweit schnellsten Algorithmus zur Berechnung der Unterschiede zwischen hierarchisch strukturierten Daten, der sogenannten Tree Edit Distance, vor. Seit Ende der 70er Jahre wird dieses Problem untersucht, es hat bisher jedoch keine befriedigende Lösung gegeben: Algorithmen, die für ausgewählte Datensätze sehr effizient waren, führten zu impraktikablen Laufzeiten für ungünstig strukturierte Daten; der Worst Case konnte nur um den Preis einer schlechten durchschnittlichen Performanz vermieden werden. RTED hebt dieses Dilemma auf und passt die Berechnungsstrategie an die Daten an.
Es wird gezeigt, dass die Strategie optimal in der Klasse aller bekannten Strategien ist. Dabei sind die Ergebnisse nicht nur von theoretischer Bedeutung, sondern können auch einem ausführlichen empirischen Vergleich standhalten: Auf Baumdaten mit 2000 Knoten ist RTED bis zu zehnmal schneller als alle anderen Algorithmen, und die Schere öffnet sich mit der Größe der Daten.
Augsten ist Professor für Datenbanksysteme am Fachbereich für Computerwissenschaften der Universität Salzburg. Er studierte Telematik an der TU Graz und promovierte 2008 an der Universität Aalborg in Dänemark. Bevor er 2013 an die Universität Salzburg kam, forschte er an der Freien Universität Bozen, Italien, an der TU München, sowie an der Washington State University, USA. In seiner Forschung interessiert sich Augsten für technische Problemstellungen im Zusammenhang mit der effizienten Speicherung, Aktualisierung und Abfrage von großen Datenmengen.
Die Jury wählte folgende Publikationen:

• M. Pawlik, N. Augsten (2015): Efficient Computation of the Tree Edit Distance. In: ACM Transactions on Database Systems (TODS), 40 (1), Art.:3, 3:0-3:40, 
• J. Hofmann, E. Ardelt-Gattinger, K. Paulmichl, D. Weghuber, J. Blechert (2015): Dietary Restraint and Impulsivity Modulate Neural Responses to Food in Adolescents with Obesity and Healthy Adolescents. In: Obesity, 23 (11), 2183-2189 und 
• S. Hegenbart, A. Uhl (2015): A scale-and orientation-adaptive extension of Local Binary Patterns for texture classification. In: Pattern Recognition, 48, 2633-2644.

Mag. G. Pfeifer
PR-Leitung
Quelle: Universität Salzburg