Pressemitteilung/News

03.05.2021

Julia Schnabel leitet neues Institut für Maschinelles Lernen in der Biomedizinischen Bildgebung

Julia Schnabel hat am Helmholtz Zentrum München die Leitung des neu gegründeten Instituts für Maschinelles Lernen in der Biomedizinischen Bildgebung übernommen. Das neue Institut wird das Forschungsprogramm für biomedizinische Bildgebung und Computational Health am Zentrum ergänzen. Mit Julia Schnabels Berufung gewinnt das Helmholtz Zentrum München eine herausragende, international renommierte Wissenschaftlerin auf diesem interdisziplinären Forschungsgebiet.

© Julia Schnabel

Das neue Institut verfolgt die Mission, mithilfe von maschinellem Lernen die großen Herausforderungen in der biomedizinischen Bildgebung anzugehen, insbesondere in den Bereichen, in denen ein hoher klinischer Bedarf besteht. Das Institut will dafür den Einsatz von Bildgebung für die Diagnostik und Prognose von Krankheiten grundlegend verändern. Neuartige und kostengünstige Lösungen sollen Kliniken dabei unterstützen, präzisere, schnellere und zuverlässigere Entscheidungen zur besseren Früherkennung und Behandlung von Patientinnen und Patienten zu treffen. Schnabels Forschungsschwerpunkt liegt auf Anwendungen in den Bereichen Krebs, Herz-Kreislauf-Erkrankungen und maternale/perinatale Gesundheit.

 

Bevor Julia Schnabel ans Helmholtz Zentrum München kam, hatte sie einen Lehrstuhl für Computational Imaging am King's College London inne und war ordentliche Professorin für Ingenieurwissenschaften an der University of Oxford. Im Jahr 2019 wurde sie mit einer Helmholtz-Distinguished-Professur ausgezeichnet, um ein neues Institut für Maschinelles Lernen in der Biomedizinischen Bildgebung am Helmholtz Zentrum München zusammen mit einer Liesel Beckmann Distinguished-Professur an der Technischen Universität München (TUM) aufzubauen. Beide Programme fördern Spitzenwissenschaftlerinnen in Führungspositionen. Mit dem neuen Institut möchte Schnabel ein stark kollaboratives, vielfältiges und integratives Umfeld für Nachwuchstalente schaffen. Sie ist Fellow der IEEE, der MICCAI Society, des European Laboratory for Learning and Intelligent Systems (ELLIS) und Gründungsmitglied von ELLIS München, einem Gemeinschaftsprojekt der TUM und des Helmholtz Zentrums München. Sie ist außerdem Mitbegründerin und leitende Redakteurin des neuen kostenfreien Open-Access-Journals Machine Learning in Biomedical Imaging (MELBA).