Sie sind hier: Startseite Weitere Lehrveranstaltungen Wintersemester Medical Data Science

Medical Data Science

 

Dozent:     Prof. Dr. Harald Binder
Beginn:   Mittwoch, 23.10.2019
Ende: Mittwoch, 12.02.2020
Uhrzeit: 10:00 - 11:30 Uhr s.t.
Ort: Hörsaal Medizinische Biometrie und Statistik, Stefan-Meier-Straße 26
VLVZ: 07LE23S-28-Bi

 

Vorbesprechung: Mittwoch, 24.07., 11.30 - 12.30 Uhr
                               im Konferenzraum in der Stefan-Meier-Straße 26, 1. OG

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.

 

06.11.2019 Harald Binder
Einführung
13.11.2019 Nicolas Weber
Lakshminarayanan B, Pritzel A, Blundell C (2017). Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles. https://arxiv.org/abs/1612.01474v3
20.11.2019 Clemens Schächter
Raghu M, Blumer K, Sayres R, Obermeyer Z, Kleinberg R, Mullainathan S, Kleinberg J (2019). Direct Uncertainty Prediction for Medical Second Opinions. https://arxiv.org/abs/1807.01771
27.11.2019 Tjade Holler
Kohl SAA, Romera-Paredes B, Meyer C, De Fauw J, Ledsam JR, Maier-Hein KH, Eslami SMA, Jimenez Rezende D, Ronneberger O (2019). A Probabilistic U-Net for Segmentation of Ambiguous Images. https://arxiv.org/abs/1806.05034
4.12.2019

Xenia Gomm
Petersen J, Jäger PF, Isensee F, Kohl SAA, Neuberger U, Wick W, Debus J, Heiland S, Bendszus M, Kickingereder P, Maier-Hein KH (2019). Deep Probabilistic Modeling of Glioma Growth. https:// arxiv.org/abs/1907.04064

11.12.2019 Felix Schmieder
Baumgartner CF, Tezcan KC, Chaitanya K, Hötker AM, Muehlematter UJ, Schawkat K, Becker AS, Donati O, Konukoglu E (2019). PHiSeg: Capturing Uncertainty in Medical Image Segmentation. https://arxiv.org/abs/1906.04045
18.12.2019 Andreas Henn
Hu S, Worrall D, Knegt S, Veeling B, Huisman H, Welling M (2019). Supervised Uncertainty Quantification for Segmentation with Multiple Annotations. https://arxiv.org/abs/1907.01949