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学术活动

数据、模型和决策--生物医学工程的方法和应用
2019-10-15

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题      目:数据、模型和决策--生物医学工程的方法和应用
主  讲  人:Knut  M?ller,德国Hochschule Furtwangen University
时      间:2019年10月15日(星期二)上午9:30
地      点:新教一 214
主 办 单 位:化学系

主讲人介绍:Knut  M?ller,德国Hochschule Furtwangen University医学与生命科学学院教授、应用研究所副主任,于1986年和1992年分别获得德国波恩大学计算机科学(辅修:运筹学)硕士学位和人体医学三级国家考试(医学博士)学位,1991年获得波恩大学机器学习和机器人技术博士学位。1991年至1998年,担任德国波恩大学计算机科学系和神经外科的助理教授。自1998年以来,担任德国Furtwangen University的医学信息学教授。2006年,成为技术医学研究所(ITeM)的创始所长,2017年(与奥克兰大学和坎特伯雷大学合作)成为两国知识工程医学研究所(BIKEM)的创始所长。在过去的10年里,发表了300多篇论文,获得了千万欧元的公共项目基金。研究领域主要包括大数据、生物信号处理(如电阻抗断层成像)、生理建模、系统识别和决策支持,并应用于生物医学工程,如机械通气、伤口愈合和康复。
内 容 介 绍:Decision making is crucial in every day’s life, but even more important e.g. in economics, politics or in medical care. “Best” decisions (according to some metric used for optimization) are always based on models (implicit or explicit), that are employed to estimate effects of actions on the target system. Models have to be predictive, e.g. may predict drug effects on a human body in relation to dose and time. Depending on prior knowledge (or degree of uncertainty) about the domain, models can reflect physical properties (or other scientific established relations) or may employ descriptive statistics or may be mixtures of both. In Biomedical applications special constraints coming from medical device regulations (legal requirements) must be considered. Models therefore should be practically (or at least) structurally identifiable. Currently, data driven approaches e.g. the popular machine learning (like Convolutional Neural Networks, Hidden Markov Models) are also evaluated for medical decision support. In the talk we will therefore introduce different type of models, their dependence on data (quality, completeness) and properties for medical decision making.
备       注: