Fritz Schick

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Stellvertretender Abteilungsleiter ”Pathophysiology of Prediabetes”

" Meiner Forschung umfasst die Entwicklung nicht-invasiver Methoden zur genauen Charakterisierung der Gewebezusammensetzung und -funktion bei Prädiabetes und Diabetes."

Akademische Laufbahn und Forschungsbereiche

Fritz Schick studierte Medizin und Physik an der Universität Tübingen (Deutschland), wo er 1989 in Medizin und 1990 in Physik promovierte. Von 1990 bis 1996 arbeitete er am Institut für Experimentalphysik in Tübingen in der Arbeitsgruppe von Prof. O. Lutz auf dem Gebiet der MR-Sequenzentwicklung für experimentelle und klinische MRT- und MRS-Studien.

Von 1996 bis heute arbeitet er in der Klinik für Radiologie der Universität Tübingen (Lehrstuhlinhaber: C.D. Claussen, gefolgt von K. Nikolaou). Im Jahr 2001 erhielt er eine unbefristete Professur als Leiter der Sektion für Experimentelle Radiologie. Seine Arbeitsschwerpunkte sind die quantitative MRI und MRS sowie Anwendungen in Muskulatur, Leber, Fettgewebe und Knochenmark.

Arbeitsbereiche und Fachwissen

Experimentelle RadiologieMedizinische PhysikMagnetresonanztomographie und SpektroskopieAnalyse medizinischer BildgebungsdatenKohortenstudien

Auszeichnungen

Technologie-Transfer-Handwerk Professor Adalbert Seifriz-Preis
2003
Stipendium der Siemens AG, Ernst-von-Siemens-Stipendium
1992 - 1994
Dr. Friedrich-Förster-Preis, Fachbereich Physik
1991

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Schick F.

Automatic segmentation and volumetric assessment of internal organs and fatty tissue: what are the benefits? MAGMA 2022, 35:187-192.

Wagner R, Heni M, Tabák AG, Machann J, Schick F, Randrianarisoa E, Hrabě de Angelis M, Birkenfeld AL, Stefan N, Peter A, Häring HU, Fritsche A.

Pathophysiology-based subphenotyping of individuals at elevated risk for type 2 diabetes. Nat. Med. 2021, 27:49-57.

Dietz B, Machann J, Agrawal V, Heni M, Schwab P, Dienes J, Reichert S, Birkenfeld AL, Häring HU, Schick F, Stefan N, Fritsche A, Preissl H, Schölkopf B, Bauer S, Wagner R.

A fully automated reference deconvolution strategy to increase the accuracy of in vivo lipid signal quantification. JCI Insight. 2021, Nov 8;6(21):e146999.

Küstner T, Hepp T, Fischer M, Schwartz M, Fritsche A, Häring HU, Nikolaou K, Bamberg F, Yang B, Schick F, Gatidis S, Machann J.

Fully Automated and Standardized Segmentation of Adipose Tissue Compartments via Deep Learning in 3D Whole-Body MRI of Epidemiologic Cohort Studies. Radiol. Artif. Intell. 2020, Oct 28;2(6):e200010.

Mauch L, Steidle G, Machann J, Yang B, Schick F.

A fully automated reference deconvolution strategy to increase the accuracy of in vivo lipid signal quantification. Magn. Res. Med. 2016, 75:1391-401.

Steidle G, Schick F.

Addressing spontaneous signal voids in repetitive single-shot DWI of musculature: spatial and temporal patterns in the calves of healthy volunteers and consideration of unintended muscle activities as underlying mechanism. NMR Biomed. 2015, 28:801-10.

Will S, Martirosian P, Wurslin C, Schick F.

Automated segmentation and volumetric analysis of renal cortex, medulla, and pelvis based on non-contrast-enhanced T1- and T2-weighted MR images. MAGMA 2014, 27:445-54.

Machann J, Stefan N, Schabel C, Schleicher E, Fritsche A, Wurslin C, Haring HU, Claussen CD, Schick F.

Fraction of unsaturated fatty acids in visceral adipose tissue (VAT) is lower in subjects with high total VAT volume - a combined 1 H MRS and volumetric MRI study in male subjects. NMR in Biomed. 2013, 26:232-6.