Biodata Mining - apl. Prof. Dr.-Ing. Tim Nattkemper

Die Arbeitsgruppe Biodata Mining, geleitet von apl. Prof. Dr.-Ing. Tim W. Nattkemper, beschäftigt sich mit der Entwicklung von neuen Ansätzen und Methoden zur Analyse von großen und hochdimensionalen Datensätzen aus der Mikrobiologie, Medizin, Pathologie und aus den Meereswissenschaften. Der primäre Fokus liegt dabei auf der Entwicklung von neuen Methoden zur Analyse von großen Datensätzen digitaler Bilder aus diesen Domänen. Durch technologische Fortschritte in der Bildaufnahme in den letzten 10 Jahren haben sich diese Bilddatensätze hinsichtlich Volumen, Dimension und Anwendungskontext stark entwickelt. Sowohl in der Mikrobiologie als auch in der Meeresbiologie wird heute Bildgebung nicht mehr zur qualitativen Analyse weniger Proben und Orte verwendet, sondern zur Untersuchung großer Probenmengen, großer Areale oder über große Zeiträume. Um die gewonnenen Daten statistisch auszuwerten, müssen die Bilddaten auf quantitative oder qualitative Größen abgebildet werden, wozu die methodischen Arbeiten der AG Biodata Mining beitragen. Die methodischen Schwerpunkte liegen auf Daten-getriebenen Ansätzen, maschinellem Lernen, Computer Vision und digitaler Bildverarbeitung. Eine besondere Herausforderung bei der Entwicklung von Methoden für time-lapse Mikroskopie, MALDI Bilddaten oder Unterwasserbilddaten ist auch die Entwicklung von Strategien zur Schätzung der Genauigkeit von algorithmischen Ansätzen. Ein wichtiges Projekt der Gruppe ist in diesem Zusammenhang die Entwicklung von online tools wie dem online Bildannotationssystem BIIGLE (www.biigle.de).

Die Gruppe arbeitet sehr eng mit nationalen und internationalen Partnern aus der Wissenschaft und Industrie zusammen. Die Forschung wird durch Drittmittel (DFG, BMBF, BMWi) und Industriekooperationen finanziell unterstützt. Die AG Biodata Mining ist Teil der Technischen Fakultät und des CeBiTec (Center of Biotechnology). Informationen zu unseren Lernveranstaltungen können dem ekvv der Universität Bielefeld entnommen werden.

 

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