Publikationen | Institute of Medical Informatics

MIDL 2021

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

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Behrman M., Linder R., Assadi A.H., Stacey B.R., Backonja M.-M.
Classification of Patients with Pain Based on Neuropathic Pain Symptoms: Comparison of an Artificial Neural Network against an Established Scoring System
European journal of pain (London, England), 11, 4, 370-6, 2007

Abstract

Bouchard R., Woltmann A., Staubach K.-H., Benecke P., Müller G., Linder R., Kujath P., Bruch H.-P.
Die Mortalität von alten Menschen nach hüftgelenksnahen Femurfrakturen. Ein Vergleich der Zeiträume zwischen 1986 bis 1991 und 1992 bis 1997
Unfallchirurgie, 25, 3-4, 119-132, 1999

Bruno E., Mohamed E., Linder R., Alessandrini M., Di Girolamo A., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
A Novel Method for Diagnosing Chronic Rhinosinusitis
In: 19th Congress of the European Rhinologic Society, Ulm, Abstract Book, S.114, 2002

Bürk C., Shekarriz H., Linder R., Pöppl S.J., Bruch H.-P.
Risikoanalysen – Voraussetzung für Benchmarking der Ergebnisqualität
In: 119. Kongress der Deutschen Gesellschaft für Chirurgie, Berlin, Kongressband 2002, Tagungs-CD, ID1231,S.887, 2002

Hoffmann A., Dinser R., Linder R., Neufang K.F., Krone W.
Sacroiliitis, Hyperostosis Sternoclavicularis and Psoriasis Palmoplantaris in Monocygotic Twins
Arthritis and rheumatism, 42, 3, 574-6, 1999

Ingenerf J., Linder R.
Assessing Applicability of Ontological Principles to Different Types of Biomedical Vocabularies
Methods of information in medicine, 48, 5, 459-67, 2009

Abstract

Ingenerf J., König I.R., Linder R., Lühmann D., Pöppl S.J., Raspe H., Ziegler A.
Querschnittsbereich „Epidemiologie, medizinische Biometrie und medizinische Informatik“ im Studiengang „Humanmedizin“ der Universität zu Lübeck
In: Proc. der GMDS-Jahrestagung, Sept. 2005 in Freiburg, 2005

Ingenerf J., Linder R.
Ontological Principles Applied to Biomedical Vocabularies
In: Reichert A., Mihalas G., Stoicu-Tivadar L., Schulz S., Engelbrecht R. (eds.), EFMI Special Topic Conference „Integrating Biomedical Information: From eCell to ePatient”, Timisoara, Romania, Berlin: AKA-Verlag, 3189-334, 2006

Katalinic A., Linder R., Thyen U., Schönweiler R.
Das universelle Neugeborenenhörscreening in Schleswig-Holsteion (UNHS-SH)
In: 6. Deutscher Kongress für Versorgungsforschung und 2. Nationaler Präventionskongress, Dresden, Präventation und Gesundheitsförderung, Band 2, Ergänzungsband 1, 113-4, 2007

Kramer E., Schönweiler R., Linder R.
Psychoakustische Skalierung elektroakustischer Heiserkeitsparameter
Gross M., Kruse E. (eds.), Aktuelle phoniatrisch-pädauiologische Aspekte 2007/2008, Median-Verlang, Heidelberg, 2007

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

Linder R., Mohamed E., Maiolo C., Pöppl S.J., De Lorenzo A.
Predicting Intracellular Water Compartment for Healthy Italiens Using Artificial Neural Network Analysis
In: Sixth International Symposium “In Vivo Body Composition Studies”, Rome, Italy, Acta Diabetologica, 39, 137, 2002

Linder R., Dew D., Sudhoff H., Theegarten D., Remberger K., Pöppl S.J., Wagner M.
The 'Subsequent Artificial Neural Network' (SANN) Approach Might Bring More Classificatory Power to ANN-based DNA Microarray Analyses
Bioinformatics, 20, 18, 3544-3552, 2004

Linder R., Falk H., Ingenerf J., Pöppl S.J.
Präoperative Planung von Primär- und Revisions-TEP-Operationen
In: 46. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Medizinische Informatik, Biometrie und Epidemiologie (GMDS), Köln, Informatik, Biometrie und Epidemiologie, 32, 218, 2001