Maschinelles Lernen & interaktive Visualisierung

Visualisierung und medizinische Bildanalyse
Institut of Computer Science II
B-IT und Institut für Informatik der Universität Bonn
Prof. Dr.-Ing. Thomas Schultz

Die Gruppe Visualisierung und medizinische Bildanalyse beschäftigt sich mit Anwendungen des maschinellen Lernens im Bereich der medizinischen Bildanalyse. Aktuelle Anwendungsschwerpunkte sind die Modellierung, Visualisierung und Auswertung von Neuroimaging-Daten, insbesondere der Diffusions-MRT; die Unterstützung epidemiologischer Studien in der Augenheilkunde;

sowie Tumordiagnostik und -prognose in der Nuklearmedizin.
Ein methodischer Schwerpunkt liegt auf der Kombination maschinellen Lernens mit interaktiver Visualisierung, insbesondere im Hinblick auf die Interpretierbarkeit und Verlässlichkeit automatisch generierter Ergebnisse. 

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Modell des menschlichen Hirns. © Volker Lannert / MIB

Methoden

  • Interaktive visuelle Datenanalyse
  • Tiefe neuronale Netze
  • Partielle Differentialgleichungen
  • Maschinelles Lernen mit Kerneln
  • Neue Algorithmen für die Diffusions-MRT-Analyse