Analyse medizinischer Daten mit Methoden des Deep Learnings (deep.HEALTH)

Das Forschungsprojekt zielt darauf ab, neueste Erkenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens, insbesondere des Deep Learning, auf medizinische Problemstellungen zu transferieren und zu untersuchen, wie dies zu differenzierteren Diagnosen bzw. personalisierten Therapien beitragen kann. Dafür sollen Problemlösungen (Algorithmen) für spezielle klinische Fragestellungen entwickelt werden, die als Basis für Software-Anwendungen im klinischen Alltag dienen können. Der geplante Schwerpunkt liegt auf der Analyse von Daten aus bildgebenden Verfahren (Radiologie, Endoskopie, Pathologie) sowie der Verarbeitung von komplexen Signaldatenmengen (Onkologie, Molekularpathologie, Somnologie) mittels neuronalen Netzwerken, welche durch überwachtes, unüberwachtes Lernen und Reinforcement Learning (RL) trainiert werden.

Projektlaufzeit

1.7.2018 - 30.6.2022

Projektleitung

Projektmitarbeiter/innen

Mittelgeber

Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

Förderprogramme

IngenieurNachwuchs - Kooperative Promotion