Forschungsgruppe Data Mining in der Medizin
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Willkommen bei der Forschungsgruppe Data Mining in der Medizin!

Prof. Dr. Christian Böhm

Das Forschungsgebiet Data Mining beschäftigt sich mit der automatischen Gewinnung von neuem Wissen aus großen Datenbeständen („Big Data“). Wir untersuchen mit Data-Mining-Verfahren medizinische Fragestellungen, insbesondere aus der Neurowissenschaft. Im Zentrum unseres Interesses steht beispielsweise die Erforschung neuro-degenerativer und psychiatrischer Erkrankungen aus strukturellen und funktionellen Magnetresonanz-Tomographien (MRI, fMRI) sowie aus Diffusionstensor-Bildern (DTI) des Gehirns. Die Forschungsgruppe beschäftigt sich u.a. mit der Weiterentwicklung von Verfahren zur Cluster-Analyse, Regression, Klassifikation und Dimensionsreduktion mit einem besonderen Fokus auf heterogenen und mit Unsicherheit behafteten Daten. Die Schwerpunkte unserer Forschung sind:

  • Datenanalyse von aktuellen medizinischen Bildgebungsverfahren wie MRI, fMRI, DTI, EEG, etc.
  • Clustering-Algorithmen, v.a. Subspace- und Correlation-Clustering,
  • Netzwerk-Analyse mit Graph-Mining-Verfahren,
  • Daten-Transformationen wie z.B. Eigenwert-Zerlegung, Independent Component Analysis, etc.
  • Analyse heterogen repräsentierter Daten,
  • Unscharfe und unsichere Daten,
  • Effiziente Analyse riesiger Datenmengen auf moderner paralleler Computer-Hardware wie z.B. Multi-Core, Vektorisierung, GPU.