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L
Health-Apps und Gesundheitshandeln, prinzipielle Ausprägungen (rein lokal, lokal mit Hintergrundsystem, zentral als Web-App), Datenschutzaspekte, Taxonomie von Health Apps, Anwendungsbeispiele z.B. Diabetes, Adipositas, Medikationsmanagement +
Prinzipielle Modelle für Telemonitoring gemäß VDI, Zusammenspiel Sensoren und Apps bzw. Hintergrundsysteme, Sensortechnologien, integratives Anwendungsbeispiel AAL +
1. Öffentliche molekularbiologische Ressourcen und Datenbanken. 2. Strukturierung von biomedizinischem Wissen 3. Integration von biologischem und medizinischem Vorwissen +
1. Alignment, 2. Sequenzdatenbanksuche, 3. Phylogenie +
1. Protein 3D-Strukturmodellierung, 2. RNA-Strukturen 3. Molekulare Netzwerke und Pathways 4. Funktionsvorhersage +
1. grundlegende statistische Analysen (deskriptiv, lineare Regression, ANOVA), 2. Visualisierung von Hoch-dimensionalen Daten (Heatmap, Vulcano-Plot, Verteilungen). 3. Klassifikation und Prädiktion (Therapieansprechen, Survival, klinische Endpunkte) +
1. Systembiologie und Modellierung biologischer und medizinischer Prozesse. 2. Systemmedizin und Umsetzung von systemischen Modellen in klinischer Forschung und Routine +
Punktoperatoren (Histogrammoperationen etc.) , lokale Operatoren (Kanten- und Glättungsfilter), Segmentierungsverfahren: Schwellwertbasierte Segmentierung und Region Growing, morphologische Operatoren, rigide und affine Registrierung, quantitative Analyse +
Region-Growing, schwellwertbasierte Segmentierung, Clusteranalyse und Klassifikatoren zur Bildsegmentierung: K-Means-Verfahren, Bayes-Klassifkation, ML-Klassifikation, Euklidischer und Mahalanobis-Klassifikator, K-NN-Klassifikation +
Gütemaße: Dice-Koeffizient, Hausdorff-Distanz, Mittlere Kontur- und Oberflächendistanz etc. +
Merkmalsraum, Ähnlichkeitsmaß (SSD, Mutual Information), Suchraum +
Punktoperatoren (Histogrammoperationen etc.) , lokale Operatoren (Kanten- und Glättungsfilter), Segmentierungsverfahren: Schwellwertbasierte Segmentierung und Region Growing, morphologische Oiperatorn, rigide und affine Registrierung, quantitative Analyse +
Z.B. mit MatLab, ITK oder VTK +
Digitale Radiographie, CT, MRT, Angiographie u.a., Funktionsdiagnostik: Szintigraphie, PET-CT, etc., DICOM-Standard +
EEG, NLG, EMG etc. +
DICOM, IHE, etc. +
MPG, Risikomanagement, Zulassungsverfahren und Regulierungsbehörden +
Pragmatischer Bezug ist das Erkennen von Anomalien in der Menge der Signale als Grundlage der Diagnostik. +
Integration in KIS, KAS, PDMS etc. über ggf. Kommunikationsserver und Übertragungsstandards. +
HL7, DICOM, GDT, SNOMED, LOINC, OID, UCUM, IHE etc. +