Universität Leipzig
Fakultät für Mathematik und Informatik
Abteilung Technische Informatik
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Forschungsinteressen

  • Künstliche neuronale Netze
  • Datenanalyse und Merkmalserkennung
  • Angewandte Signalverarbeitung und Datenanalyse in der Medizin und Biologie

Publikationen

  • T. Schmid, D. Günzel, M. Bogdan
    Automated Quantification of the Capacitance of Epithelial Cell Layers from an Impedance Spectrum | LINK

    Proceedings of the Seventh International Conference on Bioinformatics, Biocomputational Systems and Biotechnologies, pp. 27-32, 2015

  • Thomas Schmid
    Macht “Big Data” synthetische Datensätze überflüssig? | LINK

    Lecture Notes in Informatics S-13, S. 61-64, 2014

  • T. Schmid, D. Günzel, M. Bogdan
    Automated Quantification of the Relation between Resistor-Capacitor Subcircuits from an Impedance Spectrum | LINK

    Proceedings of the International Conference on Bio-inspired Systems and Signal Processing, pp. 141-148, 2014

  • T. Schmid, M. Bogdan, D. Günzel
    Discerning Apical and Basolateral Properties of HT-29/B6 and IPEC-J2 Cell Layers by Impedance Spectroscopy, Mathematical Modeling and Machine Learning | LINK

    PLoS ONE 8(7): e62913, 2013

  • Thomas Schmid
    Wie man zwischen den Zahlen liest. Data-Mining und computergestützte Vorhersagen am Beispiel Bioinformatik | LINK

    Arbeitstitel – Forum für Leipziger Promovierende 5(1), S. 13-29, 2013

  • T. Schmid, D. Günzel, M. Bogdan
    Efficient prediction of x-axis intercepts of discrete impedance spectra | LINK

    Proceedings of the 21st European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (ESANN), p. 185-190, 2013

  • Dorothee Günzel, Silke S. Zakrzewski, Thomas Schmid, Maria Pangalos, John Wiedenhoeft, Corinna Blasse, Christopher Ozboda, Susanne M. Krug
    From TER to trans- and paracellular resistance: lessons from impedance spectroscopy | LINK

    Annals of the New York Academy of Sciences 1257, S. 142-151, 2012

  • T. Schmid, D. Günzel, M. Bogdan
    Using an artificial neural network to determine electrical properties of epithelia

    ICANN, Thessaloniki, LNCS vol. 6352, pp. 211-216, 2010