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Medical Data Science

Dozent:     Prof. Dr. Harald Binder
Beginn:   Mittwoch, 16.10.2024
Ende: Mittwoch, 05.02.2025
Uhrzeit: 10:15 - 11:30 Uhr s.t.
Ort: Hörsaal IMBI
Institut für Medizinische Biometrie und Statistik (1. OG, Stefan-Meier-Straße 26)
VLVZ: 07LE23S-Sem-8-Bi
Vorbesprechung:


 

Mittwoch, 17.07.2024
Uhrzeit: 10:15 - 11:15 Uhr
Ort: Konferenzraum Institut Med. Biometrie, Stefan-Meier-Strasse 26

Vorherige Anmeldung per E-Mail (bemb.imbi.sek@list.uniklinik-freiburg.de) ist erwünscht.

Inhalt:

Zur Beantwortung komplexer biomedizinischer Fragestellungen aus großen Datenmengen ist oft ein breites Spektrum an Analysewerkzeugen notwendig, z.B. Deep Learning- oder allgemeiner Machine Learning-Techniken, was häufig unter dem Begriff "Medical Data Science" zusammengefasst wird. Statistische Ansätze spielen eine  wesentliche Rolle als Basis dafür. Eine Auswahl von Ansätzen soll in den Seminarvorträgen vorgestellt werden, die sich an kürzlich erschienenen Originalarbeiten orientieren. Die genaue thematische Ausrichtung wird noch festgelegt. Zu Beginn des Seminars werden ein oder zwei Übersichtsvorträge stehen, die als vertiefende Einführung in die Thematik dienen.

Termin Vortragende(r) Thema / Artikel
27.11.2024 Maria Krißmer

Self-supervised learning of neighborhood embedding for longitudinal MRI (2022)

J. Ouyang, Q. Zhao, E. Adeli, G. Zaharchuk, K. Pohl

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/36115098/

04.12.2024 Lucas Scherberger

Using sequences of life-events to predict human lives (2024)

G. Savcisens, T. Eliassi-Rad, L. Hansen, L. Mortensen, L. Lilleholt, A. Rogers, I. Zettler, S. Lehmann

https://www.nature.com/articles/s43588-023-00573-5

11.12.2024 Jakob Weber

MERGE: A Multi-graph Attentive Representation learning framework integrating Group information from similar patient (2022)

Y. An, R. Li, X. Chen

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/ S0010482522009532

18.12.2024 Ilka Rapp

A Novel Patient Similarity Network (PSN) Framework Based on Multi-Model Deep Learning for Precision Medicine (2022)

A. Navaz, H. El-Kassabi, M. Serhani, A. Oulhaj, K. Khalil

https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35629190/

 

 

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