Alise Danielle Midtfjord
Stipendiat
-
Risiko og Stokastikk
English version of this page
E-post
alisedm@math.uio.no
Mobiltelefon
+47 93427423
Rom
1005
Brukernavn
Besøksadresse
Moltke Moes vei 35
Niels Henrik Abels hus
0851 OSLO
Postadresse
Postboks 1053 Blindern
0316 OSLO
Faglige interesser
- Maskinlæring og Data Science
- Explainable Artificial Intelligence
- Applikasjon innen risko og sikkerhet
Bakgrunn
Jeg er utdannet sivilingeniør fra Norges Miljø- og Biovitenskapelige Universitet (NMBU), i miljøfysikk. I masteroppgaven min kombinerte jeg maskinlæring med bildeanalyse av PET / CT-bilder av kreftsvulster, for å predikere behandlingsutfall. Etter studiet jobbet jeg med teknologirådgivning for Accenture, og jobbet med nye teknologier som maskinlæring og extended reality. Siden august 2019 har jeg vært doktorgradsstipendiat ved Matematisk institutt ved Universitetet i Oslo. Her jobber jeg med modellering og analyse av flerdimensjonale høyoppløselige miljødata med anvendelse på tilstandshåndtering av rullebaner på flyplasser.
Publikasjoner
- Midtfjord, Alise Danielle (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI). Vis sammendrag
- Midtfjord, Alise Danielle (2020). Explainable Artificial Intelligence: How to make AI responsible. Vis sammendrag
- Grøndahl, Aurora Rosvoll; Midtfjord, Alise Danielle; Langberg, Geir Severin Rakh Elvatun; Tomic, Oliver; Indahl, Ulf Geir; Knudtsen, Ingerid Skjei; Malinen, Eirik; Dale, Einar & Futsæther, Cecilia Marie (2019). Prediction of treatment outcome for head and neck cancers using radiomics of PET/CT images. Radiotherapy and Oncology. ISSN 0167-8140. 133, s 526- 526
- Langberg, Geir Severin; Grøndahl, Aurora Rosvoll; Midtfjord, Alise Danielle; Tomic, Oliver; Liland, Kristian Hovde; Knudtsen, Ingerid Skjei; Dale, Einar; Malinen, Eirik & Futsæther, Cecilia Marie (2019). Establishing a complete radiomics framework for biomarker identification and outcome prediction using PET/CT images of head & neck cancers.
Publisert 20. nov. 2019 13:48
- Sist endret 19. jan. 2020 21:11