Utveckling av nya metoder för medicinska bilder

Min forskning handlar om att analysera medicinska bilder och att utveckla nya metoder (bildbehandling, statistik, maskininlärning) för att ta fram viktig information ur bilderna.

2007    Civilingenjör teknisk fysik & elektroteknik 
2012   Teknologie doktor medicinsk informatik
2012-2014   Postdoc, Virginia Tech
2016   Docent medicinsk informatik

 

Jag undervisar i följande kurser: 

PublikationerVisa/dölj innehåll

2021

Rémi Gau, Stephanie Noble, Katja Heuer, Katherine L Bottenhorn, Isil P Bilgin, Yu-Fang Yang, Julia M Huntenburg, Johanna M M Bayer, Richard A I Bethlehem, Shawn A Rhoads, Christoph Vogelbacher, Valentina Borghesani, Elizabeth Levitis, Hao-Ting Wang, Sofie Van Den Bossche, Xenia Kobeleva, Jon Haitz Legarreta, Samuel Guay, Selim Melvin Atay, Gael P Varoquaux, Dorien C Huijser, Malin S Sandström, Peer Herholz, Samuel A Nastase, AmanPreet Badhwar, Guillaume Dumas, Simon Schwab, Stefano Moia, Michael Dayan, Yasmine Bassil, Paula P Brooks, Matteo Mancini, James M Shine, David OConnor, Xihe Xie, Davide Poggiali, Patrick Friedrich, Anibal S Heinsfeld, Lydia Riedl, Roberto Toro, César Caballero-Gaudes, Anders Eklund, Kelly G Garner, Christopher R Nolan, Damion V Demeter, Fernando A Barrios, Junaid S Merchant, Elizabeth A McDevitt, Robert Oostenveld, R Cameron Craddock, Ariel Rokem, Andrew Doyle, Satrajit S Ghosh, Aki Nikolaidis, Olivia W Stanley, Eneko Uruñuela (2021) Brainhack: Developing a culture of open, inclusive, community-driven neuroscience Neuron Vidare till DOI

Publikationer i Google Scholar. 

Publikationer i DiVA. 

ForskningVisa/dölj innehåll

Infografik multimodal maskininlärning

Intelligence based improvement of personalized treatment and clinical workflow support (IMPACT)

I det här VINNOVA / ITEA3 / AIDA projektet är målet att förbättra segmentering och behandling av små hjärntumörer, genom att kombinera nya diffusions-metoder med deep learning. I detta projekt samarbetar vi med Elekta, Inovia och SyntheticMR.
Grafik som förklarar canonical correlation analysis

Methods in Neuroimaging Genetics

I det här VR-projektet är målet att kombinera hjärnbilder (strukturell MR, funktionell MR och diffusions MR) med genetiska data, för att öka förståelsen om hjärnsjukdomar
fMRI-tumör

Bayesianska metoder för fMRI-guidad tumörbehandling

I detta CENIIT-projekt är målet att förbättra behandlingen av hjärntumörer genom att inkludera bilder av hjärnaktivitet i Elektas mjukvara för behandling av hjärntumörer.

Huvudhandledare för doktoranderVisa/dölj innehåll

Biträdande handledare för doktoranderVisa/dölj innehåll

Utexaminerade doktorander (biträdande handledare)Visa/dölj innehåll

Olivier Cros, 2017

Jens Sjölund, 2018

Per Sidén, 2020

Utexaminerade doktorander (huvudhandledare)Visa/dölj innehåll

Xuan Gu, 2019

OrganisationVisa/dölj innehåll

Institutionen för medicinsk teknik

Institutionen för medicinsk teknik

Sedan 1972 har vi varit ett nationellt centrum för forskning, forskarutbildning och grundutbildning inom medicinsk teknik. 
Institutionen för datavetenskap IDA

Institutionen för datavetenskap

Vår breda forskning påverkar direkt vår grund- och forskarutbildning, vilket leder till att vi ger kurser inom flertalet civil- och högskoleingenjörsprogram, samt programmen inom innovativ programmering, kognitionsvetenskap och statistik.

Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering (CMIV)

Centrum för medicinsk bildvetenskap och visualisering (CMIV) bedriver tvärvetenskaplig forskning inom gränsområdet medicin/biologi och teknik för att lösa morgondagens kliniska frågeställningar.

NyheterVisa/dölj innehåll

Taggar Visa/dölj innehåll