Forschung
Forschungsschwerpunkte:
- Data Science: Datenkuratierung und Supervised, Unsupervised sowie Self-Supervised Methoden der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens für die medizinische Bildanalyse
- Bildverarbeitung: Entwicklung von Algorithmen für die Verarbeitung medizinischer Bilder
- Computerassistierte Chirurgie (CAS): Entwicklung und Evaluation intelligenter, computerassistierter OP-Planungs- und Assistenzsysteme
Projekte:
- CAS-UK: Entwicklung und Evaluation einer wissensbasierten Software für die virtuelle 3D OP-Planung bei tumorbedingte Unterkieferrekonstruktionen in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie
- MrRhino: Entwicklung von künstlichen Intelligenzverfahren zur automatisierten Bewertung des Schweregrades von chronischen Entzündungen in den Nasennebenhöhlen bei Patient:innen mit Mukoviszidose in der Diagnostischen und Interventionellen Radiologie
- DeePerfusion: Entwicklung von künstlichen Intelligenzverfahren zur automatisierten Bewertung des Schweregrades von Lungenperfusionsdefekten bei Patient:innen mit Mukoviszidose in der Diagnostischen und Interventionellen Radiologie
Lehre
- Bildgebende Verfahren und Bildverarbeitung in der Medizin im Humanmedizin Curriculum, Universität Heidelberg
- Diagnosis- and Therapy-Systems im Masterstudiengang Magister en Informatica Medica, Universidad de Chile, Santiago (Chile)
- Deep Learning in der Medizinischen Bildverarbeitung im Workshop Medical Data Science, Institut für Medizinische Biometrie (IMBI)