Ingenieurwissenschaftliche Einpassung von ML/KI-Technologien in Sport- und Medizintechnik (z.B. Berechnung biomechanischer Parameter für objektive Diagnostik)
Ganzheitliche intelligente Medizintechnik durch Komposition von ML/KI-Algorithmen und eingebetteter/ubiquitärer Rechensysteme (z.B. ambulante Ganganalyse bei Parkinsonpatienten, Sturzdetektion)
Medizinische ML/KI-Anwendungen aus Sicht der Forschungsrichtung Mensch-Computer-Interaktion (z.B. Akzeptanz und Usability von ML/KI-Assistenzsystemen im klinischen Alltag)
Grundlagenforschung
Nahtlose Kopplung von ML/KI-Algorithmen (z.B. Feature Selection und Klassifikation)
Ressourceneffiziente Klassifikation (z.B. SVMs)
Balancierung zwischen Modellgüte und Ressourcenbedarf
Unverzerrte Evaluation von ML/KI-Modellen bei Mehrklassenproblemen
AI in Medicine
Grundlagenforschung
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