Medical Computing

Die rasante Entwicklung struktureller, funktioneller und metabolischer Bildgebungen des menschlichen K?rpers hat gro?en Einflu? auf Diagnose und Behandlung in der Medizin. Die zunehmende Quantit?t und Komplexit?t roher Messdaten erfordern neuartige Ans?tze zur Analyse und Wissensgewinnung. Solche neuartigen Ans?tze integrieren in zunehmendem Ma?e auch nicht-bildgebende Daten wie Genomik, Labortests oder Messungen von “Wearables”. Viele dieser komplexen Daten erfordern eine erhebliche Vorverarbeitung, bevor sie für die Entscheidungsfindung genutzt werden k?nnen. Medical Computing ist ein wichtiger Baustein sowohl für medizinische Forschung, zum Beispiel im Vergleich von Bev?lkerungsgruppen in der Neurowissenschaft, als auch für die Patientenversorgung, zum Beispiel in der Operationsplanung. Die Werkzeuge und Methoden des Medical Computing basieren auf Konzepten aus der Informatik und Mathematik. Zu den Kerntechnologien geh?ren Signalverarbeitung, Bildsegmentierung und -registrierung, Visualisierung und biomedizinische Modellierung. Statistische Ans?tze und maschinelles Lernen haben hier schon immer eine Rolle gespielt, aber in jüngster Zeit hat die Einführung tiefer “convolutional networks” die Wichtigkeit dieser Technologien wesentlich erh?ht. Das Ziel von Medical Computing ist die Extraktion von Informationen und letztendlich medizinischem Wissen aus komplexen Rohdaten.