Ziel dieses Projektes ist die Konstruktion neuartiger Reporter und Reporter-Mäuse für Hypoxie und Stoffwechsel. Für Hypoxie-Reporter kommt das sauerstoffunabhängig fluoreszierende Protein UnaG zum Einsatz. Die erzeugten Mausmodelle sollen funktionell getestet und in präklinischen Entzündungsmodellen eingesetzt werden. Wir werden Verfahren des probabilistischen maschinellen Lernens auf Bilddaten verschiedener Größenskalen zur quantitativen Analyse der Hypoxie in Geweben anwenden, wobei ein besonderer Schwerpunkt auf der Interpretierbarkeit dieser KI-Modelle liegen wird, um die Verlässlichkeit unserer Modellvorhersagen zu garantieren.
Kiefer, Friedemann | European Institute of Molecular Imaging (EIMI) |
Risse, Benjamin | Juniorprofessur für Praktische Informatik (Prof. Risse) Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |
Kiefer, Friedemann | European Institute of Molecular Imaging (EIMI) |
Risse, Benjamin | Juniorprofessur für Praktische Informatik (Prof. Risse) Professur für Geoinformatics for Sustainable Development (Prof. Risse) |