AG Medical Deep Learning: IMI

IMI | Institut für Medizinische Informatik

Medical Deep Learning

Kids Bone Checker: Deep Learning für präzise pädiatrische Frakturdiagnose und Therapieempfehlung (Land SH)

MEDICARE: Integration von Bewegung in KI-basierte kardiologische MRT-Rekonstruktion (BMBF, MESRI)

OncoReg – Challenge-Evaluation für die Integration von anatomischem Expertenwissen aus retrospektiven Daten in der onkologischen computertomographischen Bildregistrierung mit künstlicher Intelligenz (BMBF)

LABEL: Automatisches Labelling der Anatomien in großskaligen medizinischen Bilddatensätzen durch Selbst-überwachtes multimodales Lernen
(DFG)

AutoSAFE: KI-geleitetes Assistenzsystem zur Diagnose kindlicher Unterarmfrakturen
(BMBF)

MEIDIC-VTACH Verbundprojekt: Mobile Elektrokardiographische Bildgebung für die Vorhersage von Ventrikulärer Tachykardie
(BMBF, ERA-CVD)

ARTEMIS: Künstliche Intelligenz bei muskuloskelettalen Erkrankungen
(BMBF-Projekt)

MDMLA: Multi-task Lernen mit tiefen Faltungsnetzwerken für großskalige Analyse von multimodalen biomedizinischen Bildern
(BMBF-Projekt)

CoCoAI: Kooperative und kommunizierende KI-Methoden für die medizinische bildgeführte Diagnostik
(BMBF-Projekt)

VIKOOB: Visuelle Kontextinformation zur Optimierung der Beatmungstherapie
(BMWi-Projekt)

KI-RAD: Künstliche Intelligenz für radiologische Bildgebung in der Notfall- und Intensivmedizin
(BMWi-Projekt)

Maschinelles Lernen von kontrastunabhängigen Merkmalsvektoren mit lokalen Wechselbeziehungen und Ähnlichkeitsmaßen für die multi-modale Bildregistrierung
(DFG-Projekt)

Geometrisches Deep Learning und graphische Modelle für genaue und nachvollziehbare medizinische Bildanalyse

Echtzeit MRT-geführte Bewegungskompensation mit modellbasierter Registrierung ohne Marker
(DFG-Projekt)

MRI-based pseudo-CT synthesis for attenuation correction in PET-MRI and Linac-MRI

Lernverfahren für die Prädiktion des klinischen Verlaufs von Schlaganfällen mittels multivariater CT Bilder