Charité Berlin – AG Maschinelles Lernen in der klinischen Neurobildgebung

Die Arbeitsgruppe Maschinelles Lernen in der klinischen Neurobildgebung an der Charité – Psychiatrie und Psychotherapie – unter Leitung von Prof. Dr. Kerstin Ritter erforscht Deep-Learning-Methoden zur computergestützten Diagnose und Verlaufscharakterisierung neurologischer und psychiatrischer Erkrankungen wie Multiple Sklerose, Alzheimer und Depression anhand von MRT-Neurobildgebungsdaten. Forschungsmethoden umfassen Convolutional Neural Networks (CNNs), Autoencoder und erklärbare KI (XAI/Layer-wise Relevance Propagation)- Förderung erfolgt durch DFG, Brain & Behavior Research Foundation, DMSG und NVIDIA. Die AG ist assoziiert mit dem Bernstein Center for Computational Neuroscience Berlin.