Weitere Projekte
Schwerpunkt: Sonstige
Laufzeit: 16.10.2018 – 15.04.2021 (Bonusfrist bis 15.10.2021)
Mit epidemischen Modellen kann die räumliche Krankheitsausbreitung analysiert und vorhergesagt werden. Für Surveillance-Daten spezialisierte Regressionsmethoden erlauben etwa die Beurteilung von soziodemografischen und umweltbedingten Einflussfaktoren. Ziel des Projekts ist die Erweiterung solch statistischer Modelle für zwei Arten von Anwendungen: multivariate Zeitreihen von Anteilen und räumlich-zeitliche Punktdaten. Alle methodischen Entwicklungen werden in Open-Source-Software implementiert.
 |
| Projektleiter Dr. Sebastian Meyer Telefon: 09131 85-22707 E-Mail: seb.meyer@fau.de |
Schwerpunkt: Medizintechnologieentwicklung
Laufzeit: 01.01.2020 – 30.06.2022
Niedrig-gradige Epilepsie-assoziierte Hirntumoren (LEAT) sind am Mikroskop schwierig zu diagnostizieren. Auch die 2016 von der WHO erarbeitete Genotyp-Phänotyp-Klassifikation lässt sich nicht für LEAT anwenden. Bioinformatische ‚Deep-Learning‘ Programme können allerdings Genotyp-Phänotyp-Korrelationen direkt am histologischen Schnitt erkennen. Unser Forschungsvorhaben verfolgt diesen zukunftsweisenden Ansatz, um erstmalig bildgebende Biomarker für die neuropathologische Diagnostik zu entwickeln.
 |
| Projektleiter Prof. Dr. Samir Jabari Telefon: 09131 85-22859 E-Mail: samir.jabari@uk-erlangen.de |
Schwerpunkt: Medizin- und Gesundheitstechnologie
Laufzeit: 01.01.2021 – 30.06.2023
Intestinale Stenosen stellen ein Hauptproblem bei Patienten mit Morbus Crohn dar. Es gibt jedoch keine konventionelle Bildgebungsmethode, die entzündliche von fibrotischen Stenosen unterscheiden kann. Dies wäre für eine optimale Therapieplanung entscheidend. In einer translationalen Studie wollen wir nun untersuchen, ob mittels optoakustischer Bildgebung Hemoglobin als Zeichen für Entzündung und Kollagen als Zeichen für Fibrose in der Darmwand von Mäusen und Menschen quantifiziert werden kann.
 |
| Projektleiter Dr. Adrian Regensburger Telefon: 09131 85-33118 E-Mail: Adrian.Regensburger@uk-erlangen.de |