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Neuronale InformationsverarbeitungMRT, EM, Autoradiographie und Multi-Modale Daten

Neuronale Informationsverarbeitung

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MRI, EM, Autoradiographie und Multi-Modale Daten

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Durch die Verbindung von Techniken des maschinellen Lernens, der digitalen Bildverarbeitung und der Signalanalyse werden Werkzeuge zur Analyse medizinischer Daten verschiedenster Domänen entwickelt. Aktuelle Anwendungen schliessen die 3D Rekonstruktion und Visualisierung von Gehirnstrukten, die Segmentierung und Interpretation von Daten aus bildgebenden Verfahren und die Zusammenführung von anatomischen Daten mit denen aus funktionellen bildgebenden Verfahren und genetischen Analysen ein. Die Datensätze und Analysprobleme dienen parallel auch als Testanwendungen für neu entwickelte Algorithmen der Projekte zum maschinellen Lernen (siehe: "Forschungs"-Seite Lernen auf Strukturellen Repräsentationen).

Danksagung: Diese Forschung wurde durch die DFG, das BMBF und die Technische Universität Berlin. gefördert.

Ausgewählte Publikationen:

Puls, I., Mohr, J., Wrase, J., Vollstaedt-Klein, S., Lemenager, T., Vollmert, C., Rapp, M., Obermayer, K., Heinz, A. and Smolka, M. (2009). A Model Comparison of COMT Effects on Central Processing of Affective Stimuli. Neuroimage, 46, 683 – 691.


Puls, I., Mohr, J., Wrase, J., Priller, J., Behr, J., Kitzrow, W., Makris, N., Breiter, H., Obermayer, K. and Heinz, A. (2008). Synergistic Effects of the Dopaminergic and Glutamatergic System on Hippocampal Volume in Alcohol-Dependent Patients. Biological Psychology, 79, 126 - 136.


Gaudnek, M., Hess, A., Obermayer, K., Budinsky, L., Brune, K. and Sibila, M. (2005). Geometric Reconstruction of the Rat Vascular System Imaged by MRA. IEEE International Conference on Image Processing 2005. IEEE, 1278-1281.,10.1109/ICIP.2005.1530296


Mohr, J., Hess, A., Scholz, M. and Obermayer, K. (2004). A Method for the Automatic Segmentation Autoradiographic Image Stacks and Spatial Normalization of Functional Cortical Activity Data. J. Neurosci. Methods, 134, 45 – 58.


Vollgraf, R., Scholz, M., Meinertzhagen, I. and Obermayer, K. (2004). Nonlinear Filtering of Electron Micrographs by Means of Support Vector Regression. Advances in Neural Information Processing Systems 16. MIT Press, 717 – 724.,


Pielot, R., Scholz, M., Obermayer, K., Scheich, H., Gundelfinger, E. and Hess, A. (2003). A New Point-Based Warping Method for Enhanced and Simplified Analysis of Functional Brain Image Data. Neuroimage, 19, 1716 – 1729.


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