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Med. Bildverarbeitung und Mustererkennung

Dieser Forschungsschwerpunkt dient der Entwicklung von Methoden und der Implementierung von Systemen zur computergestützten Diagnostik, der Unterstützung bei der Planung und Durchführung therapeutischer Interventionen und dem Monitoring gefährdeter Risikopatienten. Hierbei spielen neben den etablierten bildgebenden Verfahren wie CT oder MRT, auch funktionelle Daten, klinisches Wissen sowie mathematische bzw. statistische Modelle eine zentrale Rolle. Außerdem kommen im Umfeld der computerassistierten Chirurgie optische und elektromagnetische Trackingsysteme bei Navigationsfragstellungen zum Einsatz.

Zunehmend gewinnen Verfahren der Künstlichen Intelligenz an Bedeutung um Diagnosestellung oder Therapieentscheidung automatisiert zu unterstützen. Neben den klassischen KI-Ansätzen wie regelbasierte Verfahren oder maschinelles Lernen (Machine Learning), werden vermehrt Convolutional Neurol Networks (CNNs) eingesetzt. Die in diesem Schwerpunkt verfolgten Projekte werden als Drittmittelprojekte vornehmlich zusammen mit klinischen Partnern des Universitätsklinikums und bei anwendungsnahen Fragestellungen in Kooperation mit der Industrie verfolgt.

Ansprechpartner: Dr. Urs Eisenmann