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BayWISS-Kolleg Digitalisierung www.baywiss.de

Projekte im Kolleg Digitalisierung

© Alexander Debieve '

Neural Network Assisted Pathology for Glioblastoma

Ziel der Arbeit ist es, pathologische Schnitte von Glioblastomen – den häufigsten bösartigen
Gehirntumoren – mit mittel Machine-Learning zu untersuchen und so Neuropathologen zu
entlasten.
Die Therapieresistenz des Gliobloastoms ist nach momentanen Kentniss der Forschung maßgeblich von der starken Heterogenität abhängig. Eine Bestimmung der Heterogenität ist jedoch ein langwieriger Prozess der nicht Teil der Standarddiagnostik ist. Um diesen Schritt in die Standarddiagnostik zu übernehmen werden in der Arbeit Machine Leanring Modelle trainiert, die Hematoxylin and Eosin (HE) eingefärbe Gewebeschnitte automatisch analysieren. Diese HESlides werden in der Tumor-Diagnostik standardmäßig erstellt, wodurch keine Zusatzbelastung für das klinische Personal entsteht.

MITGLIED IM KOLLEG

seit

Betreuer Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm:

Prof. Dr. Johannes Schobel

Forschungsschwerpunkte:

  • mHealth Anwendungen
  • mobile Datenerfassung in medizinischen & psychologischen Szenarien
  • Entwicklung von digitalen Healthcare Services
  • Gamification in mHealth und eHealth
  • Sensorik in mHealth Anwendungen

Betreute Projekte:

Betreuer Julius-Maximilians-Universität Würzburg:

Prof. Dr. Rüdiger Pryss

Forschungsschwerpunkte:

  • Digital Health
  • Mobile Computing
  • Data Engineering

Betreute Projekte:

Daniel Hieber

Daniel Hieber

Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm

Koordination

Treten Sie mit uns in Kontakt. Wir freuen uns auf Ihre Fragen und Anregungen zum Verbundkolleg Digitalisierung.

Katharina Raab

Katharina Raab

Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Digitalisierung

Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Graduate Schools of Science and Technology
Beatrice-Edgell-Weg 21
97074 Würzburg

Telefon: +49 931 3180665
digitalisierung.vk@baywiss.de