Wissenschaftliches Profil

Wir erforschen den gesamten Daten-Lebenszyklus photonischer Daten von der Generierung über die Auswertung bis zur Archivierung. Einem ganzheitlichen Ansatz folgend untersuchen wir Verfahren für die Experiment- und Fallzahlplanung sowie die Datenvorbehandlung und kombinieren diese Verfahren mit chemometrischen Verfahren, Modelltransfermethoden und Methoden der künstlichen Intelligenz in einer Datenpipeline. Dadurch können Daten verschiedener photonischer Verfahren für die Analytik, Diagnostik und Therapie in der Medizin, den Lebens- und Umweltwissenschaften und der Pharmazie nutzbar gemacht werden. Die erforschten Auswerteverfahren werden in Software Pakete implementiert und direkt im applikativen Umfeld, z.B. in klinischen Studien, getestet. Weitere Schwerpunkte bilden die Datenfusion verschiedener heterogener Datenquellen, die Simulation verschiedener Messverfahren, um Korrekturprozeduren zu optimieren, Methoden zur Interpretation der Analysemodelle und die Konstruktion von FAIRen Dateninfrastrukturen für verschiedene photonische Messdaten.

Forschungsthemen

  • Maschinelles Lernen für photonische Bilddaten
  • Chemometrie und maschinelles Lernen für spektrale Daten
  • Korrelation verschiedener Messmethoden und Datenfusion

Anwendungsbereiche

  • Bio-medizinische Diagnostik mittels spektraler und bildgebender Messverfahren
  • Extraktion von höheren Informationen aus photonischen Messdaten
  • Simulation- und Daten-getriebene Korrekturen photonischer Daten
  • Gewährleistung der FAIR Prinzipien für photonische Daten

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