University of Heidelberg
BIOQUANT

04/01/2021 Open Position

The BMCV group currently offers a PhD position in biomedical image analysis.

More details can be...


01/27/2018 Cell Tracking Challenge, Nature Methods 2017

The cell tracking method of the BMCV group yielded top-ranking results in an international...


07/13/2015 ISBI 2016

Karl Rohr is program chair of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) which...


11/10/2014 Project QuantVessel at Deutsche Bundestag (German Parliament)

The research project QuantVessel of the BMCV group is presented at an exhibition of the German...


11/10/2014 Excellent result at Particle Tracking Challenge, Nature Methods 2014

The Biomedical Computer Vision (BMCV) group successfully participated in an international...


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Sommersemester 2021

Fortgeschrittenenpraktikum "Deep Learning für Biomedizinische Bildanalyse"

Gebiet:

  Maschinelles Lernen, Biomedizinische Bildanalyse

Umfang:

  6 SWS, 8 CP

Termin:

  Di, 15:00-18:00 Uhr, wöchentlich (oder nach Vereinbarung)

Dauer:

  20.4. – 20.7.2021 (oder nach Vereinbarung)

Ort:

  Online

Dozent:

  PD Dr. Karl Rohr

Sprache:

  Deutsch oder Englisch

 

Inhalt:
Die Studierenden arbeiten an ausgewählten fortgeschrittenen Themen der Biomedizinischen Bildanalyse. Der Schwerpunkt liegt auf Deep Learning Methoden zur automatischen Analyse von biologischen Mikroskopiebildern und medizinischen tomographischen Bildern. Beispiele für Themen  sind die Segmentierung und Verfolgung (Tracking) von Zellen in Mikroskopiebildern, die Segmentierung von Blutgefäßen in tomographischen Bildern sowie die Registrierung von multimodalen Bildern des menschlichen Gehirns. Die Arbeiten umfassen: Einarbeitung in die relevante Literatur, Erarbeitung der theoretischen Grundlagen, Spezifikation eines Softwaresystems, Entwurf und Implementierung von Algorithmen für automatische Bildanalyse, Test und Evaluierung der Verfahren, Vortragspräsentation der Methoden und Ergebnisse.

 

Voraussetzungen: Grundkenntnisse im Gebiet Bildverarbeitung (Computer Vision, Image Analysis) oder Maschinelles Lernen (Machine Learning, Pattern Recognition).

Zielgruppe: Studierende der Informatik (MSc Informatik).

Erster Termin: Di, 20.4.2021, 15:00 s.t. (oder nach Vereinbarung)  

Art der Veranstaltung: Fortgeschrittenenpraktikum (IFP)

Anforderungen: Modulhandbuch

Kontakt: PD Dr. Karl Rohr (k.rohr{at}dkfz.de, k.rohr{at}uni-heidelberg.de)

 

 

Contact: E-Mail (Last update: 13/04/2021)