Modulbeschreibung

Die Studierenden

• können die Bildvorverarbeitung für die Anwendung Generative Adversarial Networks optimieren.

• können Robuste GANs zum virtuellen Staining von Gewebeschnitte trainieren.

• können Data augmentation Algorithmen für virtual staining Applikationen optimieren.

• können die Qualität von virtual stains quantifizieren und somit optimale Vorverarbeitungsketten auswählen.