Digitale Pathologie & Maschinelles Lernen


Die Forschungsgruppe für maschinelles Lernen und digitale Pathologie bearbeitet in Kooperation mit dem Institut für Pathologie verschiedene Fragestellungen zu Tumoren im Kopf-Hals-Bereich. Der Fokus liegt dabei auf der Einbindung von maschinellen Lernvorgängen auf Basis einer digitalisierten Pathologie. Dabei sollen neue Erkenntnisse hinsichtlich der Diagnostik und Therapie gewonnen werden.

Hierbei sollen die Vorteile einer Digitalisierung von histopathologischen Schnitten wie die multiple Verfügbarkeit in Form von Kopien und leicht zu handhabende Verteilung des Untersuchungsmaterials sowie die Möglichkeit des stufenlosen Betrachtens in sogenannter „Whole Slide Images“ genutzt werden. Hierbei ermöglicht die Anwendung von verschiedenen Techniken der Bildverarbeitung objektivierbare und reproduzierbare Analysen des Untersuchungsmaterials.

Die Einbindung von maschinellen Lernvorgängen eröffnet nachfolgend neue Möglichkeiten, die über die klassische Bildverarbeitung mit subjektiv-visueller Beurteilung durch Spezialisten hinaus gehen. Hierbei können große Datenmengen verarbeitet und neue Erkenntnisse gewonnen werden.

Behrus Puladi

Dr. med. Mark Ooms

Mark Cesov

Maurice Klein

Dr.-Ing. Stefan Raith

Priv.-Doz. Dr. med. Dr. med. dent. Ali Modabber, MBA, FEBOMFS

Univ.-Prof. Dr. med. Dr. med. dent. Frank Hölzle

Behrus Puladi
Assistenzarzt

Tel.: 0241 80-88258
bpuladiukaachende

  • Dr. med. Till Braunschweig und Univ.-Prof. Dr. med. Ruth Knüchel-Clarke
    Institut für Pathologie, Uniklinik RWTH Aachen Aachen