MIDL 2021

 
International Conference on
Medical Imaging with Deep Learning
5. bis 7. Juli 2021

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W
Weichert F., Wagner M., Streng A., Groh A., Ingenerf J., Liese W., Richards T., Shamaa A., Linder R.
Haptic Rendering for Blind and Severely Visually Impaired Children
In: MEDINFO 2007, Brisbane, Australia, Proceedings of the 12th World Congress on Health (Medical) Informatics, Tagungs-CD342-343, 2007
Wagner M., Linder R., Anhenn O., Ebsen M., Schwarze J., Sudhoff H., Pöppl S.J., Theegarten D.
Neue diagnostische Möglichkeiten im Tierversuch durch multivariate Auswertung plethysmographischer Variablen per artifiziellem neuronalen Netzwerk (ANN)
In: 38. Tagung der Gesellschaft für Lungen- und Atmungsforschung, Bochum, Pneumologie, 11, 744-5, 2002
Wagner M., Klussmann J.P., Fangmann R., Linder R., Elewa M.E., Eidt S., Rose V.M., Jungehulsing M., Schulze H.J.
Cyclin-dependent kinase-inhibitor 1 (CDKN1A) in the squamous epithelium of the oropharynx: possible implications of molecular biology and compartmentation
Anticancer research, 21, 1A, 333-45, 2001
Abstract
Wagner M., Elewa M., Diegeler A., Linder R., Schäfer N., Fangmann R., Rammensee W.
In situ hybridization and conventional immunohistology in combination with atomic force microscopy (AFM) or near-field scanning optical microscopy (NSOM)
In: The First International Dental Congress, Mansoura, Egypt, abstract book, 2001
Wagner M., Rose V.A., Linder R., Schulze H.J., Krueger G.R.
Human pathogenic virus-associated pseudolymphomas and lymphomas with primary cutaneous manifestation in humans and animals.
Clinical infectious diseases : an official publication of the Infectious Diseases Society of America, 27, 5, 1299-308, 1998
Abstract
Wagner M., Zamelczyk-Pajewska M., Landes C., Sudhoff H., Kosmider J., Richards T., Krause U.-M., Stark R., Groh A., Weichert F. et al.
Simulating Soft Data to make Soft Data applicable to Simulation
In vivo (Athens, Greece), 20, 1, 49-54, 2006
Abstract
Wagner M., Sudhoff H., Zamelczyk-Pajewska M., Kośmider J., Linder R.
A Computer-Based Approach to Assess the Perception of Composite Odour Intensity: A Step towards Automated Olfactometry Calibration
Physiological Measurement, 27, 1, 1-12, 2006
S
Seik B., Ingenerf J., Linder R., Pöppl S.J.
Berichtswesen und Data-Mining-Werkzeuge zur Analyse und Präsentation von DRG-Daten
In: 47. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Berlin, Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 33, 98, 2002
Schönweiler R., Katalinic A., Thyen U., Müller-Deile J., Linder R.
Universelles Neugeborenenhörscreening: Internetbasiertes Tracking am Beispiel Schleswig-Holstein
Otologie, 4, 31-39, 2007
Schönweiler R., Katalinic A., Thyen U., Linder R.
Organisation und Softwareunterstützung der Trackingszentrale des universellen Neugeborenenhörscreenings Schleswig-Holstein (UNHS-SH)
In: Gross M., Kruse E. (eds.), 24. Wissenschaftliche Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Phoniatrie und Pädaudiologie e. V., Innsbruck, Aktuelle phoniatrisch-pädaudiologische Aspekte 2007/2008, Median-Verlag, Band 15, 2007
Schönweiler R., Müller-Deile J., Linder R., Thyen U., Katalinic A.
Universelles Neugeborenenhörscreening: Internetbasiertes Tracking am Beispiel Schleswig-Holsteins
Forum HNO, 9 (6), 234-241, 2007
Schmitt W.H., Linder R., Reinhold-Keller E., Gross W.L.
Improved Differentiation Between Churg-Strauss Syndrome and Wegener's Granulomatosis by an Artificial Neural Network
Arthritis and rheumatism, 44, 8, 1887-96, 2001
Abstract
R
Rose V.A., Warrington V.O.F., Linder R., Williams C.S.
Factors influencing infant Feeding Method in an Urban Community
Journal of the National Medical Association, 96, 3, 325-31, 2004
Abstract
P
Peters E., Wehkamp K.-H., Krüger D., Felberbaum R.E., Linder R.
Breastfeeding duration is determined by only a few factors
The European Journal of Public Health, 16, 2, 162-167, 2005
Paulsen H., Linder R., Wagner F., Winkler H., Pöppl S.J., Trautwein A.X.
Interpretation of Mössbauer spectra in the energy and time domain with neural networks
Hyperfine Interactions, 126, 1/4, 421-424, 2000
M
Mohamed E.I., Bruno E., Linder R., Alessandrini M., Di Girolamo A., Pöppl S.J., Puija A., De Lorenzo A.
A Novel Method for Diagnosing Chronic Rhinosinusitis based on an Electronic Nose
Anales otorrinolaringológicos ibero-americanos, 30, 5, 447-57, 2003
Abstract
Mohamed E., Maiolo C., Linder R., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Artificial Neural Network Analysis: A Novel Application for Predicting Multisite Bone Mineral Density for Healthy Italiens
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 137-138, 2002
Mohamed E.I., Linder R., Perriello G., Di Daniele N., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Predicting Type 2 Diabetes Using an Electronic Nose-based Artificial Neural Network Analysis
Diabetes, nutrition & metabolism, 15, 4, 215-21, 2002
Abstract
Mohamed E.I., Maiolo C., Linder R., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Artificial Neural Network Analysis: A Novel Application for Predicting Site-Specific Bone Mineral Density
Acta diabetologica, 40 Suppl 1, S19-22, 2003
Abstract
Mohamed E.I., Maiolo C., Linder R., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Predicting the Intracellular Water Compartment using Artificial Neural Network Analysis
Acta diabetologica, 40 Suppl 1, S15-8, 2003
Abstract
Manna C., Rahman A., Sbracia M., Pappalardo S., Mohamed E.I., Linder R., Nardo L.G.
Serum luteinizing hormone, follicle-stimulating hormone and oestradiol pattern in women undergoing pituitary suppression with different gonadotrophin-releasing hormone analogue protocols for assisted reproduction
Gynecological endocrinology : the official journal of the International Society of Gynecological Endocrinology, 20, 4, 188-94, 2005
Abstract
L
Linder R., Richards T., Wagner M.
Microarray Data Classified by Artifical Neural Networks
In: Rampal J.B. (ed.), Microarrays, Methods in Molecular Biology, The Humana Press Inc., Totowa, NJ, USA, 345-372, 2007
Linder R., Richards T., Wagner M.
Microarray Data classified by Artificial Neural Networks
Methods in molecular biology (Clifton, N.J.), 382, 345-72, 2007
Abstract
Linder R., Pöppl S.J.
Optimierung der Konvergenzgeschwindigkeit von Backpropagation
In: 20. DAGM Symposium, Stuttgart, Springer, Berlin u.a., 175-182, 1998
Linder R., Dodt C., Kurowski V., Djonlagic H.
Vorteil eigenständiger Stationen
Deutsches Ärzteblatt , 26, 1490-1491, 2003
Linder R., Pöppl S.J., Schönweiler R.
Psychoakustische Skalierung akustischer Heiserkeitsparameter einschließlich GNE mittels Künstlicher Neuronaler Netze
In: Gross M. (ed.), Aktuelle phoniatrisch-pädaudiologische Aspekte 2002/2003, Median-Verlag, Heidelberg, 85-89, 2002
Linder R., Wrage J.-H., Schlichting S., Pöppl S.J.
aXess: an authoring tool for XML content management
e-learning & education (eleed), 2. Issue, 2005
Linder R., Albers A.E., Hess M., Pöppl S.J., Schönweiler R.
Artificial neural network-based classification to screen for dysphonia using psychoacoustic scaling of acoustic voice features.
Journal of voice : official journal of the Voice Foundation, 22, 2, 155-63, 2008
Abstract
Linder R., Dinser R., Wagner M., Krueger G.R.F., Hoffmann A.
Generation of classification criteria for chronic fatigue syndrome using an artificial neural network and traditional criteria set.
In vivo (Athens, Greece), 16, 1, 37-43, 2002
Abstract
Linder R., Ingenerf J., Pöppl S.J.
Dokumentation und Kommunikation im Gesundheitswesen: eine Einführung
E-Learning Modul im Vertiefungsbereich "Natur und Technik" des Diplomstudiengangs „Gesundheitswissenschaften“ der University of Applied Sciences sowie im Verbundprojekt „Hochschulen für Gesundheit“, University of Applied Sciences, Hamburg, 2003
Linder R., Pöppl S.J.
About the Capabilities of Artificial Neural Networks in Body Composition Research
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 133, 2002
Linder R.
Lernstrategien zur automatisierten Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke in der Medizin
Logos, Berlin, 2006
Linder R., Pöppl S.J.
ACMD: A Practical Tool for Automatic Neural Net Based Learning
In: Crespo J., Maojo V., Martin F. (eds.), Second International Symposium on Medical Data Analysis (ISMDA), Madrid, Lecture Notes in Computer Science, Medical Data Analysis, Springer Berlin Heidelberg, 2199, 168-173, 2001
Linder R., Geier J., Kölliker M.
Artificial neural networks, classification trees and regression: Which method for which customer?
Database Marketing & Customer Strategy Management, 11(4), 344-356, 2004
Linder R., Katalinic A., Thyen U., Schönweiler R.
UNHS-SH: ein multidisziplinärer Ansatz für das Neugeborenenhörscreening in Schleswig-Holstein. Aktuelle phoniatrisch-pädaudiologische Aspekte
In: 22. Wissenschaftliche Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Phoniatrie und Pädaudiologie, 2005
Linder R., Pöppl S.J.
Artificial Neural Networks for Classifying Olfactory Signals
Studies in health technology and informatics, 77, 1220-5, 2000
Abstract
Linder R., Reinhold-Keller E., Gross W.L.
Use of an artificial neural network to predict cancer development in patients with inflammatory myopathy: comment on the letter by Selva O'Callaghan et al.
Arthritis and rheumatism, 48, 4, 1168-9;authorreply1169-70, 2003
Linder R., Zamelczyk-Pajewska M., Pöppl S.J., Kośmider J.
An Artificial Neural Network Is Capable of Predicting Odour Intensity
Pol J Environ Stud, 14(4), 477-481, 2005
Linder R., Wirtz. S., Pöppl S.J.
Speeding up Backpropagation Learning by the APROP Algorithm
In: Second International ICSC Symposium on Neural Computation, Berlin, Proceedings CD, 2000
Linder R., Pöppl S.J.
A new neural network approach classifies olfactory signals with high accuracy
Food Quality and Preference, 14, 5-6, 435-440, 2003
Linder R., Pöppl S.J.
Food Quality Assurance Applying a Sophisticated Neural Network to Olfactory Signals
In: 6th Sensometrics, Dortmund, Tagungsband, 2002
Linder R., König I.R., Weimar C., Diener H.C., Pöppl S.J., Ziegler A.
Two Models for Outcome Prediction - a Comparison of Logistic Regression and Neural Networks
Methods of information in medicine, 45, 5, 536-40, 2006
Abstract
Linder R., Ingenerf J., Katalinic A., Thyen U., Schönweiler R.
Tracking Children for the Newborn Hearing Screening in Northern Germany
In: MEDINFO 2007, Brisbane, Australien, Proceedings of the 12th World Congress on Health (Medical) Informatics, Tagungs-CD1237-1250, 2007
Linder R., Pöppl S.J.
How to Automate Neural Net Based Learning
In: Perner P. (ed.), Second International Workshop MLDM 2001, Leipzig, Lecture Notes in Computer Science, Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, Springer Berlin Heidelberg, 2123, 206-216, 2001
Linder R., Hoffmann A., Brunner R.
Prevalence of the Spondyloarthropathies in Patients with Uveitis
J Rheumatol, 31(11), 4Seiten, 2004
Linder R., Dümbgen L., Wirtz S., Pöppl S.J.
Klassifikation von Signalen einer elektronischen Nase
Biomedizinische Technik / Biomedical Engineering, 45, 194-195, 2000
Linder R., Wrage J.-H., Beck F., Pöppl S.J.
aXess: Ein Autorentool für die Pflege von XML-Content
In: 49. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS) e.V., Innsbruck/Tirol, Tagungsband, 3Seiten, 2004
Linder R., Mohamed E.I., De Lorenzo A., Pöppl S.J.
The Capabilities of Artificial Neural Networks in Body Composition Research
Acta diabetologica, 40 Suppl 1, S9-14, 2003
Abstract
Linder R., Pöppl S.J.
Backprop, RPROP, APROP: Searching for the best learning rule for an electronic nose
In: Fourth International Workshop 1999, Magdeburg, Neural Networks in Applications '99, 69-74, 1999
Linder R., Theegarten D., Mayer S., Anhenn O., Ebsen M., Schwarze J., Neesen J., Sudhoff H., Pöppl S.J., Wagner M.
Der Einsatz eines Modifizierten Causal Index erleichtert die Interpretation des Antwortverhaltens eines mit Daten einer Whole-Body Plethysmographie an einem Knock Out Mausmodell trainierten Artifiziellen Neuronalen Netzwerks (ANN)
Atemw.-Lungenkrkh., 29(7), 340-343, 2003

Studium

Medizinische Informatik
an der Uni Lübeck studieren

Informationen für
Interessierte u. Einsteiger

Anschrift

Institutssekretariat
Susanne Petersen

Tel+49 451 3101 5601
Fax+49 451 3101 5604


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