Durch die Verbindung von Techniken des maschinellen Lernens, der digitalen Bildverarbeitung und der Signalanalyse werden Werkzeuge zur Analyse medizinischer Daten verschiedenster Domänen entwickelt. Aktuelle Anwendungen schliessen die 3D Rekonstruktion und Visualisierung von Gehirnstrukten, die Segmentierung und Interpretation von Daten aus bildgebenden Verfahren und die Zusammenführung von anatomischen Daten mit denen aus funktionellen bildgebenden Verfahren und genetischen Analysen ein. Die Datensätze und Analysprobleme dienen parallel auch als Testanwendungen für neu entwickelte Algorithmen der Projekte zum maschinellen Lernen (siehe: "Forschungs"-Seite <link 90295>Lernen auf Strukturellen Repräsentationen</link>).<br /> <br />Danksagung: Diese Forschung wurde durch die DFG, das BMBF und die Technische Universität Berlin.  gefördert.