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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
Development and Validation of Deep-Learning Algorithms on Embedded Systems for Robot-Assisted Interactive Human-in-the-Loop Rehabilitation of the Upper Limbs

Francesca Donadio, Maria Francesca Spadea

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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