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MALEKA:

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Maschinelle Lernverfahren für die kardiovaskuläre Bildgebung

Dieses Projekt wird durch den Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) sowie durch die Freie und Hansestadt Hamburg über einen Zeitraum von 30 Monaten (04/2018-09/2020) gefördert.

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Maschinelle Lernverfahren für die kardiovaskuläre Bildgebung

Dieses Projekt wird durch den Europäischen Fonds für Regionale Entwicklung (EFRE) sowie durch die Freie und Hansestadt Hamburg über einen Zeitraum von 30 Monaten (04/2018-09/2020) gefördert.
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Das gemeinsame Forschungsprojekt zwischen der Philips Forschung (Philips), dem Institut für Medizintechnische Systeme der Technischen Universität Hamburg-Harburg (TUHH), und der Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Nuklearmedizin sowie für Allgemeine und Interventionelle Kardiologie am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), soll neue Ansätze zur Bestimmung von digitalen Biomarkern auf der Basis von Verfahren des maschinellen Lernens erarbeiten. Ziel der Projektpartner ist es, eine Plattform zu konzipieren, zu implementieren und zu evaluieren, die es ermöglicht, bei ausreichender Verfügbarkeit annotierter klinischer Daten, robust und effizient neue digitale Biomarker für die bildgestützte Diagnose und Therapie zu generieren.
Philips MALEKA CT
Philips MALEKA VR
Das gemeinsame Forschungsprojekt zwischen der Philips Forschung (Philips), dem Institut für Medizintechnische Systeme der Technischen Universität Hamburg-Harburg (TUHH), und der Klinik und Poliklinik für Diagnostische und Interventionelle Radiologie und Nuklearmedizin sowie für Allgemeine und Interventionelle Kardiologie am Universitätsklinikum Hamburg-Eppendorf (UKE), soll neue Ansätze zur Bestimmung von digitalen Biomarkern auf der Basis von Verfahren des maschinellen Lernens erarbeiten. Ziel der Projektpartner ist es, eine Plattform zu konzipieren, zu implementieren und zu evaluieren, die es ermöglicht, bei ausreichender Verfügbarkeit annotierter klinischer Daten, robust und effizient neue digitale Biomarker für die bildgestützte Diagnose und Therapie zu generieren.
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