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Medizinische Bildgebung für Modellierung und Simulation

Modellierung und Simulation in der Strahlentherapie

  • Implementierung automatischer Bildsegmentierungsalgorithmen
  • Bild-zu-Bild-Übersetzung für reine MR-Behandlung und adaptive Therapie
  • Dosimetrische Bewertung verarbeiteter Bilder
  • Föderiertes Lernen für die Strahlentherapie

 

 

Erweiterte Bildanalyse

Image

  • Radiomics-Analyse
  • Patienten-Schichtung basierend auf Techniken des maschinellen Lernens und des Deep Learning
  • Implementierung von Wissensgraphen zur Patientenrepräsentation

Intraoperative Navigation

Image  Image

  • Entwicklung von Software- und Hardwarewerkzeugen für die computergestützte Diagnose und Therapie
  • Computer Vision und Virtuelle Realität
Medizinische Bildgebung für Modellierung und Simulation
Titel Ansprechperson
Characterization and dosimetry of kilovoltage x-ray beams

Clarence King, Maria Francesca Spadea
Advancing Radiotherapy: Exploring the FLASH effect using Machine Learning

Mark Arndt, Maria Francesca Spadea
Dynamic and deformable models for surgical navigation

Domenico Riggio, Maria Francesca Spadea
Deformable anatomy via deep learning

Feilian Ren, Maria Francesca Spadea
Decentralised approaches to training AI models in healthcare

Ciro Benito Raggio, Maria Francesca Spadea
Bildnachweis Titelbild: KIT_IBT
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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