EXC 2046/1: NW 2020.1


True Excursion Discovery Inference for Imaging Data

False Discovery Rate Methoden aus der statistischen Testtheorie werden weiterentwickelt, um Unsicherheiten in Schätzern von Excursion Sets stochastischer Prozesse über mehrdimensionalen Gebieten zu quantifizieren. Hierdurch wird die Detektion signifikanter Gebiete, insbesondere in Bilddaten, mit Angabe von deren Unsicherheit ermöglicht. Die entwickelten Methoden werden auf fMRI Daten aus den Neurowissenschaften angewendet werden und mit state-of-the-art Methoden auf der UKbiobank erprobt.

True Excursion Discovery Inference for Imaging Data

False Discovery Rate Methoden aus der statistischen Testtheorie werden weiterentwickelt, um Unsicherheiten in Schätzern von Excursion Sets stochastischer Prozesse über mehrdimensionalen Gebieten zu quantifizieren. Hierdurch wird die Detektion signifikanter Gebiete, insbesondere in Bilddaten, mit Angabe von deren Unsicherheit ermöglicht. Die entwickelten Methoden werden auf fMRI Daten aus den Neurowissenschaften angewendet werden und mit state-of-the-art Methoden auf der UKbiobank erprobt.

Projektleitung
Telschow, Fabian Joachim Erich Dr. (Details) (Angewandte Mathematik)

Laufzeit
Projektstart: 09/2020
Projektende: 12/2025

Forschungsbereiche
Mathematik

Forschungsfelder
Mathematik, Neurowissenschaften, Stochastik

Zuletzt aktualisiert 2022-07-09 um 17:08