Risikoprädiktion bei hochgradiger Trikuspidalinsuffizienz mittels Echokardiographie und Troponin T

Anbieter der Doktorarbeit

Beschreibung der Arbeit

Auswertung von Echobildern von 670 Patienten mit hochgradiger Trikuspidalklappeninsuffizienz. Einteilung der Insuffizienz in die Stadien III-V. Einteilung in atriale und ventrikuläre Insuffizienzen anhand der Echobilder. Labeln der Bilder zum Erstellen eine KI Modells zur Risikoprädiktion (Zusammenarbeit mit der AG Meder).

Erstellen eine Risikomodells zur Abschätzung der Prognose bei hochgradiger Trikuspidalklappeninsuffizienz mittel Echodaten, Troponin und klinischer Daten. Hierbei soll sowohl ein KI Modell als auch ein Regressionsmodell erstellt werden und mit etablierten Risikoscores wie dem TRISCORE vergleichen werden.

Rahmenbedingungen

Regelmäßige AG Treffen, Regelmäßige 1:1 Treffen mit dem Betreuer.

Kein Freisemester erforderlich. Einarbeitung in R ist hilfreich. Zudem in Zusammenarbeit mit der AG Meder Einarbeitung in gewissen Grundlagen des Erstellens eine deep learning models zur Echoauswertung.

Hiwi Stelle im Anschluss möglich falls eine Weiterarbeit in der AG gewünscht ist.

Ko Autorenschaft möglich.