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Leitung

Prof. Dr. Nils Strodthoff

Geschäftsstelle

Postanschrift

Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Fakultät VI - Medizin und Gesundheitswissenschaften
Department für Versorgungsforschung
Abteilung AI4Health
Ammerländer Heerstr. 114-118
26129 Oldenburg

Besucheranschrift

Campus Haarentor, Gebäude V03, Raum S-206
Ammerländer Heerstraße 140
26129 Oldenburg

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Mitarbeiter

Abteilung AI4Health im Dezember 2022

Prof. Dr. Nils Strodthoff

Professor für eHealth - Interpretier- und erklärbare Lernalgorithmen

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Nils Strodthoff leitet die Abteilung AI4Health am Department für Versorgungsforschung innerhalb der Fakultät VI - Medizin und Gesundheits­wissenschaften an der Carl von Ossietzky Universität Oldenburg. Er studierte Physik an der Georg-August-Universität Göttingen und dem Imperial College London (MSc 2009) von 2005-2009 und promovierte 2012 in theoretischer Physik an der Technischen Universität Darmstadt (summa cum laude). Mit Fokus in nicht-perturbativer Quantenfeldtheorie, war er als Postdoc an der Universität Heidelberg von 2012 bis 2015. Von 2016-2017 ging er mit einem DFG-Auslandsstipendium am Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, USA. Im Jahr 2017 wechselte er von der theoretischen Physik ins Maschinelle Lernen am Fraunhofer Heinrich-Hertz Institut und gründete und leitete die Gruppe Angewandtes Maschinelles Lernen von Januar 2021 bis November 2021. Nils Strodthoff ist Autor von mehr als 35 peer-review Artikeln, präsentierte auf verschiedenen internationalen Konferenzen, und erhielt Stipendien der Deutschen Studienstiftung und HGS-HIRe und erhielt 2011 den HGS-HIRe Excellence Award. Seine Forschungsinteressen umfassen selbstüberwachtes Lernen und Qualitätsaspekte für maschinelle Lernalgorithmen sowie ein breites Spektrum von Anwendungsthemen hauptsächlich im (bio)medizinischen Bereich.

 


Dr. Mohammad Moulaeifard

Postdoc

Forschungsinteressen: Analyse von PPG-Daten, Computer Vision, Sensor Fusion


Juan Miguel Lopez Alcaraz

Doktorand

Forschungsinteressen: Imputation von Zeitreihen, Generative Modelle (Diffusion) für Zeitreihen, Erklärbarkeit für Zeitreihen

Tiezhi Wang

Doktorand

Forschungsinteressen: Selbstüberwachtes Lernen, EEG/PSG Daten

Zahra Mansour

Doktorandin

Forschungsinteressen: Analyse von klinischen Audiodaten

Temesgen Mehari

Doktorand (extern: Physikalisch-Technische Bundesanstalt Berlin)

Forschungsinteressen: Analyse von EKG-Daten, Qualitätskriterien für EKG-Analyse-Algorithmen  (Robustheit, Interpretierbarkeit), selbst-überwachtes Lernen


Hendrik Beck

Masterstudent

Forschungsinteressen: Erkennung von Arrhythmien in Langzeit-EKGs mit tiefen neuronalen
Netzen

Nils Neukirch

Masterstudent

Forschungsinteressen: Eine explorative Analyse von konzept-basierter erklärbarer KI

Marie Kutscher

Masterstudent

Forschungsinteressen: Detektion von Vorhofflimmern aus PPG Daten mit tiefen neuronalen Netzwerken

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