Sommersemester 2024
Fortgeschrittenenpraktikum "Deep Learning für Biomedizinische Bildanalyse"
Gebiet: | Maschinelles Lernen, Biomedizinische Bildanalyse |
Umfang: | 6 SWS, 8 CP |
Termin: | Dienstag, 15:00-18:00 Uhr, wöchentlich (oder nach Vereinbarung) |
Dauer: | 16.4. – 23.7.2024 (oder nach Vereinbarung) |
Ort: | INF 267 (BioQuant), SR44 oder Online |
Dozent: | |
Sprache: | Englisch oder Deutsch |
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 Bildanalyse (Computer Vision, Image Analysis) oder Maschinelles Lernen (Machine Learning, Pattern Recognition)
Zielgruppe: Studierende der Informatik (MSc Informatik)
Erster Termin: Dienstag, 16.4.2024, 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)