Fakultät Informatik und Mathematik
Regensburg Center for Artificial Intelligence
Regensburg Center of Biomedical Engineering
Regensburg Center of Health Sciences and Technology

Prof. Dr. rer nat. Christoph Palm

Szenensegmentierung Chirurgieroboter
DeepMIC - Deep Learning basierte Endoskopnachführung
HaptiVisT
HaptiVisT
Barrett's Esophagus
ML4Gastro - KI Projekte zur Computerunterstützung bei der Endoskopie des oberen gastrointestinalen Traktes
Medical Image Analysis Viewer (miaViewer)
Medical Image Analysis Viewer (miaViewer)
Medical Image Analysis Viewer (miaViewer)
Medical Image Analysis Graph (miaGraph)
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Vorlesung I
WiSe 2022/2023

Ausgewählte Themen der KI-basierten Medizinischen Bildverarbeitung

V3/Ü1, deutsch
Masterstudiengang "Informatik"
Schwerpunkt Medizinische Informatik
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Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. Christoph Palm
Büro: K 213
ReMIC Lab: K 202

Tel.: +49 941 / 943-1314
Tel. (Sekr.): +49 941 / 943-1264
Email: christoph.palm(At)oth-regensburg.de
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Sprechstunde

Die Sprechstunde zur Studiengangsfachberatung findet nach Terminvereinbarung statt. Um einen Termin zu bekommen, melden Sie sich bitte per Email mit Nennung des Gesprächsgrundes!




Bachelorarbeit von Melanie Rackl
Bachelorarbeit von Melanie Rackl
Bachelorarbeit von Alexandra Marchl
Bachelorarbeit von Alexandra Marchl
Masterarbeit von Benjamin Maiwald
Masterarbeit von Benjamin Maiwald
Bachelorarbeit von Moritz Jungtäubl
Bachelorarbeit von Moritz Jungtäubl
Bachelorarbeit von Cristian Sanchez
Bachelorarbeit von Cristian Sanchez
Bachelorarbeit von Tobias Rückert
Bachelorarbeit von Tobias Rückert
Bachelorarbeit von Bianca Haux
Bachelorarbeit von Bianca Haux
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Christoph Palm
Christoph Palm
Robert Mendel
Robert Mendel
David Rauber
David Rauber
Tobias Rückert
Tobias Rückert
Sümeyye R. Yildiran
Sümeyye R. Yildiran
Martin Zorn
Martin Zorn
Leonard Klausmann
Leonard Klausmann
Danilo Weber Nunes
Danilo Weber Nunes
Jonas Fiedler
Jonas Fiedler
Max Gutbrod
Max Gutbrod
Maximilian Weiherer
Maximilian Weiherer
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Das Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) ist an der Fakultät Informatik und Mathematik der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) angesiedelt.
.
Im Fokus der Lehre liegen der Bachelorstudiengang Medizinische Informatik und der Masterschwerpunkt Medizinische Informatik.
.
Die Forschung des ReMIC konzentriert sich auf die Medizinische Bildanalyse .
.
Maschinelles Lernen („Deep Learning“): Computerunterstützte Diagnostik zur Klassifikation und Segmentierung von Bilddaten z.B. aus der Endoskopie, der Mikroskopie oder der Radiologie.
.
Virtual Reality:
Ergänzung der medizinischen Aus- und Weiterbildung durch Simulatoren v.a. in Verbindung mit haptischen Komponenten.

Image Computing for Life
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Das Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) ist an der Fakultät Informatik und Mathematik der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) angesiedelt.
.
Im Fokus der Lehre liegen der Bachelorstudiengang Medizinische Informatik und der Masterschwerpunkt Medizinische Informatik.
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Die Forschung des ReMIC konzentriert sich auf die Medizinische Bildanalyse .
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Maschinelles Lernen („Deep Learning“): Computerunterstützte Diagnostik zur Klassifikation und Segmentierung von Bilddaten z.B. aus der Endoskopie, der Mikroskopie oder der Radiologie.
.
Virtual Reality:
Ergänzung der medizinischen Aus- und Weiterbildung durch Simulatoren v.a. in Verbindung mit haptischen Komponenten.

Image Computing for Life

Forschung

Szenensegmentierung Chirurgieroboter
DeepMIC - Deep Learning basierte Endoskopnachführung
HaptiVisT
HaptiVisT
Barrett's Esophagus

ML4Gastro - KI Projekte zur Computerunterstützung bei der Endoskopie des oberen gastrointestinalen Traktes
Medical Image Analysis Viewer (miaViewer)
Medical Image Analysis Viewer (miaViewer)
Medical Image Analysis Viewer (miaViewer)
Medical Image Analysis Graph (miaGraph)
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Lehre

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Vorlesung I
WiSe 2022/2023

Ausgewählte Themen der KI-basierten Medizinischen Bildverarbeitung

V3/Ü1, deutsch
Masterstudiengang "Informatik"
Schwerpunkt Medizinische Informatik
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Kontakt
Prof. Dr. rer. nat. Christoph Palm
Büro: K 213
ReMIC Lab: K 202

Tel.: + 49 941 / 943-1314
Tel. (Sekr.): + 49 941 / 943-1264
Email: christoph.palm(At)oth-regensburg.de
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Sprechstunde

Die Sprechstunde zur Studiengangsfachberatung findet nach Terminvereinbarung statt. Um einen Termin zu bekommen, melden Sie sich bitte per Email mit Nennung des Gesprächsgrundes!




Bachelorarbeit von Melanie Rackl
Bachelorarbeit von Melanie Rackl
Bachelorarbeit von Alexandra Marchl
Bachelorarbeit von Alexandra Marchl
Masterarbeit von Benjamin Maiwald
Masterarbeit von Benjamin Maiwald
Bachelorarbeit von Moritz Jungtäubl
Bachelorarbeit von Moritz Jungtäubl
Bachelorarbeit von Cristian Sanchez
Bachelor thesis by Cristian Sanchez
Bachelorarbeit von Tobias Rückert
Bachelorarbeit von Tobias Rückert
Bachelorarbeit von Bianca Haux
Bachelor thesis by Bianca Haux
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Über uns

Christoph Palm
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Robert Mendel
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David Rauber
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Tobias Rückert
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Sümeyye R. Yildiran
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Maximilian Weiherer
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Was ist ReMIC?

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Das Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) ist an der Fakultät Informatik und Mathematik der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) angesiedelt.
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Im Fokus der Lehre liegen der Bachelorstudiengang Medizinische Informatik und der Masterschwerpunkt Medizinische Informatik.
.
Die Forschung des ReMIC konzentriert sich auf die Medizinische Bildanalyse .
.
Maschinelles Lernen („Deep Learning“): Computerunterstützte Diagnostik zur Klassifikation und Segmentierung von Bilddaten z.B. aus der Endoskopie, der Mikroskopie oder der Radiologie.
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Virtual Reality:
Ergänzung der medizinischen Aus- und Weiterbildung durch Simulatoren v.a. in Verbindung mit haptischen Komponenten.

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Das Labor Regensburg Medical Image Computing (ReMIC) ist an der Fakultät Informatik und Mathematik der Ostbayerischen Technischen Hochschule Regensburg (OTH Regensburg) angesiedelt.
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Im Fokus der Lehre liegen der Bachelorstudiengang Medizinische Informatik und der Masterschwerpunkt Medizinische Informatik.
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Die Forschung des ReMIC konzentriert sich auf die Medizinische Bildanalyse .
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Maschinelles Lernen („Deep Learning“): Computerunterstützte Diagnostik zur Klassifikation und Segmentierung von Bilddaten z.B. aus der Endoskopie, der Mikroskopie oder der Radiologie.
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Virtual Reality:
Ergänzung der medizinischen Aus- und Weiterbildung durch Simulatoren v.a. in Verbindung mit haptischen Komponenten.

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