Elisabeth Hoppe
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Elisabeth Hoppe
Ich promoviere am Lehrstuhl für Mustererkennung an der FAU in Erlangen. Durch mein Bachelor und Masterstudium in der Medizinischen Informatik (OTH Regensburg und FAU Erlangen) entdeckte ich meine Leidenschaft für medizinische Bildgebung. Ich bin von innovativen Methoden, vor allem im Bereich der Künstlichen Intelligenz, begeistert, welche die medizinische Technik in Zukunft vorantreiben werden. Aus diesem Grund promoviere ich in Kooperation mit Siemens Healthineers auf dem Gebiet der quantitativen MR-Bildgebung in Kombination mit Deep Learning. Als KI-Newcomerin zeichnet mich aus, dass ich in den letzten zwei Jahren als Pionierin eine auf Deep Learning basierende Rekonstruktionsmethode für die quantitative Bildtechnik Magnetic Resonance Fingerprinting entwickelt habe. Der neue Ansatz arbeitet sehr ressourcensparend bei gleichbleibend hoher Bildqualität und kann somit für den klinischen Einsatz große Vorteile bieten. Die initial entstandene Publikation dient weltweit als Grundlage für zahlreiche Studien und zählt bis heute 23 Zitate. Erweiterungen dieser Methode habe ich auf renommierten internationalen Konferenzen (ISMRM 2018, MICCAI 2019) vorgestellt.
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Das #KI50-Newcomer*innen-Voting findet in Medienkooperation mit dem Tagesspiegel Background Digitalisierung & KI statt.