Veranstaltung
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Veranstaltung
Semester:
Sommersemester
2023
2.01.588 Medical Data Analysis with Deep Learning -
Veranstaltungstermin | Raum
- Mittwoch, 12.4.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 14.4.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 19.4.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 21.4.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 26.4.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 28.4.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 3.5.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 5.5.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 10.5.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 12.5.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 17.5.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 19.5.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 24.5.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 26.5.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 31.5.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 2.6.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 7.6.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 9.6.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 14.6.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 16.6.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 21.6.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 23.6.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 28.6.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 30.6.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 5.7.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 7.7.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
- Mittwoch, 12.7.2023 12:15 - 13:45 | V02 0-003
- Freitag, 14.7.2023 14:15 - 15:45 | A05 1-159
Beschreibung
Diese Vorlesung vermittelt einen Einblick in aktuelle Methoden Deep Learning Methoden zur Analyse von medizinischen Daten. Hierzu sollen ein breites Spektrum von Datenmodalitäten und Anwendungsbereichen diskutiert werden und neben methodischen Kenntnissen auch das für die jeweiligen Anwendungen erforderliche Hintergrundwissen vermittelt werden. Insbesondere sollen physiologische Zeitreihen (EKG, EEG), medizinische Bildgebung (Histopathologie, Röntgen-Thorax, CT/MRT), Audiodaten (z.B. dig. Stethoskop) bis hin zur Analyse von medizinischen Textdaten. Begleitend zur Vorlesung soll in Kleingruppen ein Projekt entwickelt werden.
Lehrende
SWS
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