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 and 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.
Lehre
Das Lehrangebot des Forschungsschwerpunktes Computational Health umfasst Teilgebiete der mathematischen und physikalischen Modellierung. Auf Stufe Bachelor ist sie verantwortlich für die Vertiefung Digital Health. In weiteren Bachelor Lehrgängen am Departement unterrichtet sie Physik und Mathematik. Im MSc Applied Computational Life Sciences und im PhD-Programm Data Science bieten sie vertiefte Kurse zur Modellierung komplexer Systeme an.
Team Computational Health
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Schwerpunktleitung ZHAW digital health lab, ...
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Leitung Forschungsgruppe Medical Image Analysis ...
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Leitung Netzwerk Soziale Arbeit und ...
Projekte
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Feature Learning for Bayesian Inference
The goal of this project is to use interpretable Machine Learning (ML) to find low-dimensional features in high-dimensional noisy data generated by (i) stochastic models or (ii) real systems. In both cases, the problem is to disentangle the effect of high-dimensional disturbances, such as noise or unobserved inputs, ...
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OSR4H – Open Set Recognition for Hematology
Development of a Proof of Concept for visual Open Set Recognition (OSR) algorithms applied to a Hematology task, the classification of white blood cells.
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Deep Brain Vessel Profiler
Es wird vermutet, dass die Architektur der versorgenden Hirngefässe das Auftreten und den Schweregrad häufiger zerebrovaskulärer Erkrankungen wie ischämische Schlaganfälle oder intrakranielle Aneurysmen beeinflusst. In diesem Projekt untersuchen wir Methoden zur effizienten Quantifizierung der Variabilität in ...
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Smart Hospital – Integrated Framework, Tools & Solutions (SHIFT)
Das Spital der Zukunft wird ein anderes sein, als wir es heute kennen. Durch den konsequenten Einsatz neuer Organisationsformen, digitaler Technologien und mittels der Vernetzung von Abläufen und Daten wird das Spital kontinuierlich in ein intelligentes System transformiert: das Smart Hospital. Darin steht der ...
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Automated Release Testing System (ARTS)
Acthera Therapeutics AG und ZHAW entwickeln ein automatisiertes Freisetzungstestsystem (ARTS) für mechanotherapeutische Arzneimittel. Das Gerät ist für Acthera wichtig, um neue Arzneimittel-Liposomenformulierungen zu testen, die Qualität zu kontrollieren, einen Wettbewerbsvorteil zu wahren und mit ...
Publikationen
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Ulzega, Simone; Albert, Carlo,
2019.
Bayesian parameter inference with stochastic solar dynamo models [Poster].
In:
Platform for Advanced Scientific Computing (PASC19), Zurich, 12-14 June 2019.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.21256/zhaw-3225
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Albert, Carlo; Ulzega, Simone,
2019.
Can stochastic resonance explain the amplification of planetary tidal forcing?.
In:
4th Solar Dynamo Thinkshop, Rome, Italy, 25 - 26 November 2019.
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Weyland, Mathias; Thumser-Henner, Pauline; Rohrer Bley, Carla; Ulzega, Simone; Petri-Fink, Alke; Lattuada, Marco; Scheidegger, Stephan; Füchslin, Rudolf Marcel,
2019.
In:
Cagnoni, Stefano; Mordonini, Monica; Pecori, Riccardo; Roli, Andrea; Villani, Marco, Hrsg.,
Artificial Life and Evolutionary Computation.
XIII International Workshop on Artificial Life and Evolutionary Computation (WIVACE), Parma, Italy, 10-12 September 2018.
Cham:
Springer.
S. 127-137.
Communications in Computer and Information Science ; 900.
Verfügbar unter: https://doi.org/10.1007/978-3-030-21733-4_10
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Juchler, Norman; Schilling, Sabine; Bijlenga, Philippe; Rüfenacht, Daniel; Kurtcuoglu, Vartan; Hirsch, Sven,
2019.
Identification of clinically relevant characteristics of intracranial aneurysm morphology [Poster].
In:
1. Digital Health Lab Day (Life in Numbers 5), Wädenswil, 3. October 2019.
ZHAW Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften.
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Hirsch, Sven; Juchler, Norman,
2019.
In:
1. Digital Health Lab Day (Life in Numbers 5), Wädenswil, 3. October 2019.