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Forschungsschwerpunkt Computational Health

Der Forschungsschwerpunkt Computational Health befasst sich mit Fragestellungen aus Medizin und Biologie unter Verwendung datengetriebener und mechanistischer Modellierung. Wichtige Instrumente sind maschinelles Lernen für die Bild- und Signalanalyse, graphische Netzwerke, Parameterschätzung für Differenzialgleichungssysteme und physiologische Simulation.

Über uns

Der Schwerpunkt Computational Health befasst sich mit fundamentalen Fragestellungen aus Biologie und Medizin unter Verwendung computergestützter, datengetriebener Methoden. Wichtige Instrumente sind maschinelles Lernen für die Bild- und Signalanalyse, Parameterschätzung für Differenzialgleichungssysteme und Multiphysik-Simulation. Effektive Validierungsstrategien werden eingesetzt, um mit dem Unbekannten umzugehen.

Unsere Forschungsgruppen

Biomedical Simulation

Die Forschungsgruppe ist spezialisiert auf die Modellierung biologischer und medizinischer Systeme. Es werden neue Ansätze entwickelt zur Simulation physiologischer Prozesse und um krankhafte Veränderung vorherzusagen. Insbesondere fliesst vertieftes Wissen zu biologischen/physiologischen Prozessen in Multi-Physik Simulationen ein.
Die Gruppe entwickelt Algorithmen zur Parameter- und Unsicherheitsschätzung physikalisch motivierter stochastischer Modelle. Insbesondere werden Maschinelle Lernverfahren mit Bayes’scher Modellierung verknüpft zur Reduktion der Dimensionalität. Diese Verfahren finden breite Anwendung in der Medizin und in den Life Sciences.

Medical Image Analysis

Die Forschungsgruppe wendet maschinelle Lernverfahren an zur Interpretation medizinischer Bilddaten. Derart werden Merkmale extrahiert zur Charakterisierung von Krankheitsbildern und zur Verwendung als diagnostische Marker. Von besonderem Interesse sind die radiomische und morphologische Vermessung diagnostischer Bilddaten. Hierbei verfolgt die Gruppe das Ziel, mittels erklärbarer maschineller Lernverfahren reproduzierbare, bildbasierte Biomarker zu etablieren und deren klinischen Nutzen sicherzustellen.

Medical Data Modelling

Die Forschungsgruppe wendet Verfahren der Statistik und des maschinellen Lernens an zur Modellierung von Wirkzusammenhängen in medizinischen Daten, um insbesondere pathophysiologische Prozesse zu analysieren. Patientendaten werden zusammen mit Daten aus Bildgebungsverfahren, insbesondere der Magnetresonanztomographie, analysiert.

Biosensor Analysis und Digital Health

Die Forschungsgruppe untersucht Daten von Wearables und Biosensoren mit Methoden der Zeitreihenanalyse und verbindet diese mit biologisch-physikalischen Modellen zur robusten Charakterisierung von physiologischen Zuständen. Diese Datenquellen dienen zur Umsetzung von Patient Reported Outcomes in die klinische Praxis und zur Weiterentwicklung der patientenzentrierten Medizin.

Team Computational Health

Projekte

Publikationen