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  1. Forschung Forschung
  2. HSLU Medtech Joint Venture HSLU Medtech Joint Venture

HSLU Medtech Joint Venture

Strategisches Kooperationsprojekt der beiden HSLU Forschungseinheiten CC-BME und ABIZ.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.06.2020 - 01.06.2024

In der Übersicht

Das CC Biomedical Engineering (Departement Technik & Architektur) und das Algorithmic Business Forschungsteam (Departement Informatik) der Hochschule Luzern etablieren mit diesem strategischen Kooperationsprojekt den Aussenauftritt unter gemeinsamer Marke und mit vereinten Kompetenzen, eine Austauschplattform für medizin-technische Forschung und gemeinsamen Doktorierenden. 

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Informatik
  • Allgemeine F&E
Finanzierung
  • Forschungsfinanzierung strategisch
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Marc Pouly
Co-Projektleitung
  • Fabian Ille
Projektmitarbeiter/in
  • Marc Bravin
  • Andrin Bürli
  • Marcel Egli
  • Fabian Ille
  • Simone Lionetti
  • Sita Mazumder
  • Tobias Mérinat

Publikationen

  • Artikel, Rezension; peer reviewed (3)

    • Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Gröger, Fabian; Pouly, Marc & Navarini, Alexander (2023). Robust T-Loss for Medical Image Segmentation. MICCAI'23: Proceedings of the 26thInternational Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention,

    • Gröger, Fabian; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Amruthalingam, Ludovic; Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Navarini, Alexander & Pouly, Marc (2022). Towards Reducing The Need For Annotations In Digital Dermatology With Self-supervised Learning. ECAI’22: European Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of Workshop 31: Scarce Data in Artificial Intelligence for Healthcare, 11-16. doi: 10.5220/0000164800003523

    • Gonzalez-Jimenez, Alvaro; Lionetti, Simone; Amruthalingam, Ludovic; Gottfrois, Philippe Léon-Marius; Pouly, Marc & Navarini, Alexander (2022). SANO: Score-based Anomaly Localization for Dermatology. ECAI’22: European Conference on Artificial Intelligence, Proceedings of Workshop 31: Scarce Data in Artificial Intelligence for Healthcare, 53-58. doi: 10.5220/0000164800003523

  • Hochschulschrift (Bachelor/Master/Dissertation/Habilitation) (1)

    • Gröger, Fabian (2023). Self-Supervised Pre-Training for Digital Dermatology & Data-Centric Approach to Medical Imaging (nicht veröffentlichte Master-/Lizentiats-/Diplomarbeit). Lucerne University of Applied Sciences and Arts, Rotkreuz, Switzerland.

  • Präsentation (Tagungsbeitrag/Referat/Vortrag) (1)

    • Ille, Fabian; Lionetti, Simone & Wüest, Simon (21.09.2021). Artificial intelligence for medical technology and the pharmaceutical industry. Roche Digital Day 2021, Rotkreuz.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Laufend

Zeitraum:

01.06.2020 - 01.06.2024

Projektleitung

Prof. Dr. Marc Pouly

Dozent

+41 41 757 68 25

E-Mail anzeigen

Co-Projektleitung

Prof. Dr. Fabian Ille

Leiter CC Bioscience and Medical Engineering

+41 41 349 36 15

E-Mail anzeigen

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