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Institut für Medizinische Informatik
Direktor: Prof. Dr. rer. nat. habil. Heinz Handels
- Künstliche Intelligenz und Deep Learning in der Medizin
- Medizinische Bildverarbeitung und Virtual Reality Simulation
- Integration und Nutzbarmachung von medizinischen Daten
- Sensordatenanalyse für assistive Gesundheitstechnologien
Medical Image Computing and Artificial Intelligence
Prof. Dr. rer. nat. habil. Heinz Handels
- Maschinelle Lernverfahren in der Medizinischen Bildverarbeitung
- Deep CNNs zur medizinischen Bildsegmentierung und -klassifikation
- Generierung synthetischer medizinischer Bilder
- Modellbasierte Segmentierung und Registrierung medizinischer Bilddaten
- 4D-Bildverarbeitung zur Analyse von Organ- und Läsionsveränderungen
- Virtual Reality Simulationen für das Training und die Planung von Eingriffen
Medical Data Science
Prof. Dr.-Ing. habil. Marcin Grzegorzek
- Auswertung physischer und psychologischer Signale
- Data Science für assistive Gesundheitstechnologien
- Erkennung physischer und kognitiver Aktivitäten
- Sensorbasierte Gang- und Bewegungsanalyse
- Data Science in der Ernährungsmedizin
- Sensorbasierte Schmerz- und Emotionserkennung
Medical Deep Learning
Prof. Dr. Mattias Heinrich
- Multimodal Learning & Efficient Deep Networks
- 3D Medical Image Registration & Segmentation
- Explainable AI & Geometric Deep Learning
Medical Data Engineering
Prof. Dr. rer. nat. habil. Josef Ingenerf
- Semantische Interoperabilität über standardisierte Datenmodelle
- Vernetzung von Point-of-Care-Medizingeräten
- Referenzterminologien wie SNOMED CT und Metadaten Repositories
- ETL-Prozesse mit Nutzung von Mapping- und Terminologieserver-Diensten
- Personalisierte Medizin: Decision Support im Molekularen Tumor Board
- Disease Surveillance: Infektionskontrolle und -ausbruchserkennung
- Datenschutzrechtlich & ethisch legitimiertes Biobank-/Studienmanagement
HiGHmed
HiGHmed-Projekt im Rahmen der BMBF-MI-Initiative
- Datenintegrationszentrum UKSH MeDIC
- Use Case Infection Control (Frühwarnsystem)
- Use Case Molecular Tumor Board (MTB)
BILDVERARBEITUNG
FÜR DIE MEDIZIN
07. bis 09. März 2021
in Regensburg
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RT @UniLuebeck: Studierende, die sich während der Abschlussphase ihres Studiums in wirtschaftlichen Schwierigkeiten befinden, so dass ein S…
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Wir gratulieren unserem Kollegen @de_luckylucas zur erfolgreichen Verteidigung seiner #Dissertation! Herzlichen Glü… https://t.co/vv1z0tEnKm
Universität Lübeck