Heinrich-Heine-Universität Düsseldorf

• Zeitreihenanalyse
• (Streaming) Outlier Detection
• Machine Learning
• Klassifikation von Bildern (Medizinische Anwendungsgebiete)

Bachelorarbeitsthemen:

• Erkennung von Demenz-Erkrankungen mittels Analyse multivariater Zeitreihen variabler Länge
• Entwicklung eines Tools zur übersichtlichen Visualisierung hochdimensionaler Finanzdaten
• Ausreißererkennung in Zeitreihen: Diagnose neurodegenerativer Erkrankungen anhand von MRT
• Vergleich von Ausreißererkennungsmethoden auf sequentiellen Finanzdaten
• Learning from unbalanced data: Determining handedness based on MRI scans of the human brain
• Automatisierte Winkelberechung zur standardisierten Ausrichtung eines Computertomographie-Gerätes
• Vergleich von Klassifikatoren zur Erkennung neurodegenerativer Erkrankungen anhand von MRT-Scans des menschlichen Gehirns
• Entwicklung eines Bildregistrierungstools für die Digitale Subtraktionsangiographie
• Entwicklung einer Anwendung zur Evaluation von Veranstaltungen mit automatisierter Auswertungsfunktion
• Workflow-Optimierung der biomolekularen Bildgebung mittels MRT in den menschlichen Bandscheiben
• Vergleich von Transfer Learning Methoden zur Brustkrebserkennung anhand von Gewebebildern
• Entwicklung einer mobilen Anwendung für die Veranstaltung kulinarischer Events
• Vergleich von Klassifikatoren mit automatisierter Hyperparametersuche auf medizinischen Gewebebildern

Masterarbeitsthemen:

• Derivations of Gradient-Based Optimization: Adaptation for Black-Box Functions
• Automatisierte Segmentierung niedriggradiger Hirntumore mittels neuronaler Netze
• Automatisiertes Tracking von Gewebestrukturen in medizinischen Operationsaufnahmen

Projektarbeitsthemen:

• Erkennung neurodegenerativer Erkrankungen anhand von heterogenen Daten
• Entfernung von Störelementen in medizinischen Operationsaufnahmen
• Untersuchung und Modifikation gradienten-basierter Optimierungsverfahren
• Segmentierung von Lungen CT Scans mithilfe von Recurrent Neural Networks
• Feature Extraction aus histologischen Bildern zur Erkennung von Brustkrebs

• Vergleich von Modelltypen zur Erkennung neurodegenerativer Erkrankungen anhand von heterogenen Daten [BA] reserviert
  ⇒ Klassifikation, ML Pipeline
• Erkennung von Auffälligkeiten in MRT Sequenzen [MA]
  ⇒ Transformation von MRT Scans zu Zeitreihen, Bildverarbeitung, Ausreißererkennung, Zeitreihenanalyse