Translationale Radiomik
Die Gruppe Translational Radiomics (Translationale Radiomik) entwickelt innovative Methoden für die Analyse biomedizinischer Bilder.
Tätigkeiten
Ein besonderer Schwerpunkt liegt darauf, wie die Fülle der in präklinischen Systemen verfügbaren Daten zum Trainieren von Deep-Learning-Modellen und zur Feinabstimmung dieser Modelle für klinische Anwendungen mithilfe von Transfer-Learning-Ansätzen genutzt werden kann.
Olivier
Keunen
Keunen
Projekte und klinische Versuche
Forschungsprojekte
Einige Forschungsprojekte der Gruppe:
- Systematische Verbesserung der Qualität medizinischer Bilder mit AutoEncoders
- Tiefe molekulare Bildgebung mit Multiparameter-MRT
- Automatische Erkennung von Anfällen in Videos epileptischer Ratten
- Segmentierung von Hirntumoren mit Federated Learning
Abbildungen:
Ausgewählte Teammitglieder
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Selma
Boudissa Research Engineer -
Georgia
Kanli Research Engineer -
Olivier
Keunen Group Leader -
Daniele
Perlo Postdoctoral Fellow
Wissenschaftliche Veröffentlichungen
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Early-life influenza A (H1N1) infection independently programs brain connectivity, HPA AXIS and tissue-specific gene expression profiles – 11/03/2024
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Corrigendum to ‘Molecular Identity Changes of Tumor-Associated Macrophages and Microglia After Magnetic Resonance Imaging–Guided Focused Ultrasound–Induced Blood–Brain Barrier Opening in a Mouse Glioblastoma Model’ [Ultrasound in Med & Biol. 49 (2023) 1082-1090, (S0301562922006664), (10.1016/j.ultrasmedbio.2022.12.006)] – 01/01/2024
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Immune cell identity behind the Ktrans mapping of mouse glioblastoma – 21/06/2023
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Large-Scale Deep Learning Medical Image Methodology and Applications using Multiple GPUs – 12/10/2023
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Molecular Identity Changes of Tumor-Associated Macrophages and Microglia After Magnetic Resonance Imaging–Guided Focused Ultrasound–Induced Blood–Brain Barrier Opening in a Mouse Glioblastoma Model – 01/01/2023
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Author Correction – 26/01/2023
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Federated learning enables big data for rare cancer boundary detection – 05/12/2022
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Deciphering Human Glioblastoma Invasion Using a Developmental Mature Rat Brain Organoid Model – 15/11/2022
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The BET Protein Inhibitor JQ1 Decreases Hypoxia and Improves the Therapeutic Benefit of Anti-PD-1 in a High-Risk Neuroblastoma Mouse Model – 06/09/2022
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Federated Learning Enables Big Data for Rare Cancer Boundary Detection – 22/04/2022
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