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Image Analysis

Medical images offer unique possibilities to study physiological and pathological processes spatially and over time in their natural context. Computational image analysis groups at DKFZ aim at the systematic extraction of the rich information contained in medical images and making it accessible to diagnostics, personalized medicine, and basic research.

Floca group

Software development for Integrated Diagnostic and Therapy

Computational research in the context of uncertainty quantification and hyper parameter optimization of image processing pipelines as well as medical image registration.

Proportion of this group's activities taken up by computational research: 50%

Giske group

Computational Patient Models (@ Division of Medical Physics for Radiation Oncology)

Our team explores computationally efficient biomechanical modelling and image processing methods to construct individualized virtual patients as guides for their autonomous online adaptive radiation treatments.

Proportion of this group's activities taken up by computational research: 100%

Jäger Group

Interactive Machine Learning

Machine learning research with a focus on human-machine-interaction and diverse imaging applications from all across Helmholtz.

Proportion of this group's activities taken up by computational research: 100%

Klaus Maier-Hein group

Medical Image Computing

The group develops machine learning algorithms, mathematical modelling approaches and the required research software infrastructure for computational image understanding and large-scale information processing. 

Proportion of this group's activities taken up by computational research: 100%

Lena Maier-Hein group

Intelligent Medical Systems

The mission of the division is to revolutionize clinical interventional imaging based on novel image acquisition and analysis methods.

Proportion of this group's activities taken up by computational research: 100%

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