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Institution

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Ruprecht-Karls-Universität Heidelberg
Universitätsmedizin Mannheim
Lehrstuhl für Computerunterstützte Klinische Medizin

Adresse Theodor-Kutzer-Ufer 1-3
68167 Mannheim
Deutschland

GERiT Diese Institution in GERiT

68167 Mannheim

Projekte

Sachbeihilfen
- laufende Projekte
  - Charakterisierung der Heterogenität des hepatozellulären Karzinoms mittels Radiomics - Eine systematische Testung im transgenen Mausmodell
    (Antragstellerinnen / Antragsteller Attenberger, Ulrike I. ; Hopf, Carsten ; Meindl-Beinker, Nadja ; Nolden, Marco ; Zöllner, Frank Gerrit )
  - Numerische und experimentelle Untersuchung der Ursachen und Schwellenwerte von Magnetophosphenen durch Gradientenfelder in der Magnetresonanztomographie
    (Antragstellerin Klein, Valerie )
  - Quantitative Lungenfunktionstest in 2jähringen Kindern nach Congenitaler Zwerchfellhernie mittels Fourier Dekomposition und Magnetresonanztomographie
    (Antragstellerinnen / Antragsteller Weis, Meike ; Zöllner, Frank Gerrit )
  - Untersuchung des chemotherapeutischen Ansprechens von Krebszellen mittels eines Mikrokavitäten Bioreaktorsystem und dem Natrium Tripelquanten MRT Signal
    (Antragsteller Schad, Lothar Rudi )
- abgeschlossene Projekte
Klinische Forschungsgruppen
- abgeschlossene Projekte
  - Implizites Lernen, Komorbidität und Stressdiathese bei funktionellen Schmerzen
    (Antragsteller Hölzl, Rupert )
Sonderforschungsbereiche
- abgeschlossene Projekte
  - Acquisition, retrieval and extinction of fear memories in social phobia: Neuronal correlates and modulating factors
    (Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter Hermann, Christiane ; Schad, Lothar Rudi )
  - Diffusionstensor-Bildgebungs-Traktographie, Analyse von Gehirnnetzwerken und erweiterte translationale Methoden der Magnetresonanztomographie und der Magnetresonanzspektroskopie
    (Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter Ende, Gabriele ; Schad, Lothar Rudi )
Schwerpunktprogramme
- abgeschlossene Projekte
  - Prädiktion von Therapieansprechen und Outcome beim lokal fortgeschrittenen Rektum-Karzinom mittels Radiomics und Deep Learning: eine beispielhafte Anwendung für eine allgemein verwendbare, Deep Learning basierte Prozessierungs-Pipeline für die Bild-Klassifikation.
    (Antragstellerinnen / Antragsteller Attenberger, Ulrike I. ; Baeßler, Bettina ; Hesser, Jürgen ; Zöllner, Frank Gerrit )

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