Ausgewählte Veröffentlichungen

Liste aller Veröffentlichungen

Complex statistical models such as scalar-on-image regression often require strong assumptions to overcome the issue of …

A Markov chain Monte Carlo (MCMC) framework for the applied statistician is presented that allows to fit models with millions of …

We introduce tools for (semi-) automated, quantitative 3D analyses of the spatial nuclear organization. These tools allow the …

Aktualisierung: Die Stelle ist vergeben!

An der Ludwig-Maximilians-Universität München (LMU) ist vorbehaltlich der endgültigen …

Our R package bioimagetools is on CRAN now. The package depends on EBImage, which is an Bioconductor package. The problem is, …

Just accepted for publication at Computational Statistics & Data Analysis: Fitting large-scale structured additive regression …

The binding behavior of molecules in nuclei of living cells can be studied through the analysis of images from fluorescence recovery …

Medical imaging is one of the heaviest funded biomedical engineering research areas. The second edition of Pattern Recognition and …



Bayesian Age-Period-Cohort-Modelling and Prediction

BAMP is a software package to analyze incidence or mortality data on the Lexis diagram, using a Bayesian version of an age-period-cohort model.

Software for Magnetic Resonance Imaging

Software for Analysing Data from Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Imaging (DCE-MRI), Cardiac Magnetic Resonance (CMR) imaging and functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI).


R-Paket für Bildverarbeitung in 3D und 4D mit Fokus Mikroskopie.


Nucleome Imaging Toolbox is an R package for quantitative analyses of the 3D nuclear landscape recorded with super-resolved fluorescence microscopy.


Räumliche Statistik

  • Für die Masterstudiengänge der Statistik und Data Science
  • Räumliche Prozesse auf diskreten Gittern, Geostatistik, Punktprozesse, Geoadditive Regression, Räumlich-zeitliche Prozesse
  • Als “Markovzufallsfelder” im Sommersemester 2019, komplette Vorlesung geplant Sommer 2020

Einführung in die Bayesianische Statistik

  • Für Bachelor Statistik und Nebenfach Statistik
  • Grundlagen der Bayes-Statistik und Anwendungen
  • Als Online-Kurs Anfang 2020

Schätzen und Testen II

  • Masterstudiengänge der Statistik
  • Teil: Fortgeschrittene (Nicht- und semiparametrische) Regression, Dichteschätzung
  • nächste: Sommersemester 2019


  • Bachelor Statistik, 3. Semester
  • Wahrscheinlichkeitstheorie
  • nächste: Wintersemester 201920


  • Für die Masterstudiengänge der Statistik und Data Science
  • Digitale Bildverarbeitung, statistische Bildanalyse, Anwendungen in Medizin und Biologie
  • Als “Markovzufallsfelder” im Sommersemester 2019, geplant: Sommersemester 2020

Einführung in die Stochastischen Prozesse

  • Für die Masterstudiengänge der Statistik
  • Definition und Eigenschaften der Stochastischen Prozesse, ausgewählte Prozesse
  • Sommersemester 2019