Labor Medizinische Informatik

Das Labor für Medizinische Informatik / Signal- und Bildverarbeitung beschäftigt sich schwerpunktmässig mit der modernen Verarbeitung von medizinischen Bilddaten (z.B. Computertomographie, Magnetresonanztomographie, Ultraschall, ...) mit Hilfe aktueller Methoden und Technologien aus den Kernbereichen Segmentierung, Registrierung, Visualisierung und Künstlicher Intelligenz.

Die Anwendungsgebiete umfassen dabei u.a.:

  • Computergestütze Diagnose und Therapie
  • Simulation und Planung von medizininischen Interventionen

Weitere Themengebiete, die im Labor bearbeitet werden, sind u.a.:

  • Autonomes Fahren
  • Edge Computing

Leitung

Drechsler, Klaus, Prof. Dr.-Ing.

Lehrgebiet: Bildverarbeitung und Medizinische Informatik
Foto Prof. Dr.-Ing. Klaus Drechsler
Professor
Fachbereich 9 - Medizintechnik und Technomathematik
Heinrich-Mußmann-Straße 1
Raum 01C02
52428 Jülich

Sprechzeiten

N.V.

Mitarbeitende

Roussel, Johanna M.Sc.

Foto  Johanna Roussel M.Sc.
Wissenschaftliche Angestellte
Fachbereich 9 - Medizintechnik und Technomathematik
Heinrich-Mußmann-Straße 1
Raum 01A66
52428 Jülich

Holmes, Tobias M.Sc.

Foto  Tobias Holmes M.Sc.
Wissenschaftlicher Angestellter
Fachbereich 9 - Medizintechnik und Technomathematik
Heinrich-Mußmann-Straße 1
Raum 01A75
52428 Jülich

Sprechzeiten

nach Absprache

Labormitglieder

Elkaam, Hiba Exploring the Role of Q, K, and V Vectors in Vision Transformers: A Practical Study

Hwa, De Shin Exploring the Integration of Key-Value Transformer Models into Vision Transformers for Improved Semantic Segmentation

Amkhaou, Youssef Efficient and Intuitive Background Removal and Chroma Key Spill Reduction in Still Images

Bacheloranden/Masteranden

Bild zur Person

Marchal, Christoph B.Eng.

Lehrke, Jonathan Evaluierung und implementierung von Web GUI Frameworks für die endnutzergerechte Anwendung von Machine Learning in der medizinischen Bildverarbeitung

Ehemalige

Truong, Viet B.Eng. UNet vs. SegNet: A Comparative Analysis using HaNSeg Dataset for Medical Image Segmentation