Student Topics

Segmentierung von Nachtfaltern

Status der Diplomarbeit: vergeben Betreuer: Sebastian Zambanini, Martin Kampel Problemstellung Nachtfalter sind eine Tiergruppe mit einer sehr hohen Biodiversität, die in vielen Regionen der Erde nicht vollständig erforscht ist. Methoden der Bildanalyse können eingesetzt werden, um die biologische Forschungsarbeit in diesem Bereich zu beschleunigen und zu unterstützen. Ein wesentlicher Vorverarbeitungsschritt für eine komplexe Analyse (z.B. … Continue reading Segmentierung von Nachtfaltern

FlowCLUSTER

Status of Master Thesis: open Supervisors: Paolo Rota and Martin Kampel (With a positive development of the work there is the possibility of research funding.) Problem Statement Despite various suggested approaches towards automated FCM-data analysis, there is no ready-to-use analysis tool available yet, which implements the complete FCM-data analysis pipeline, as described by Bashashati et … Continue reading FlowCLUSTER

Porting GMM Training to C++

Status: open Supervisors: Paolo Rota and Markus Diem Problem Statement Acute Lymphoblastic Leukaemia (ALL) is the most frequent leukaemia entity in children and adolescents. Despite continued progress and refinement of therapeutic approaches, disease relapse due to insufficient extinction of leukaemic Blasts still remains the number one cause of treatment failure. Flow cytometry (FCM) is one … Continue reading Porting GMM Training to C++

Evaluation of existing automated MRD methods in R

Status of Master Praktikum: open Supervisors: Paolo Rota, Michael Reiter and Florian Kleber Problem Statement Acute Lymphoblastic Leukaemia (ALL) is the most frequent leukaemia entity in children and adolescents. Despite continued progress and refinement of therapeutic approaches, disease relapse due to insufficient extinction of leukaemic blasts still remains the number one cause of treatment failure. … Continue reading Evaluation of existing automated MRD methods in R

Flow Cytometry Minimal Residual Disease Assessment using Advanced Deep Neural Networks

Status of Master Thesis: in assignment Supervisors: Paolo Rota and Martin Kampel Problem Statement Minimal Residual Disease (MRD) is a powerful risk-stratification marker in the treatment of primary and relapsed childhood Acute Lymphoblastic Leukemia. Flow Cytometry (FCM) is a fast and sensitive method to detect MRD, however, the interpretation of these multiparametric data demands intensive operator training and experience and … Continue reading Flow Cytometry Minimal Residual Disease Assessment using Advanced Deep Neural Networks

Bildregistrierung (Praktikum)

Betreuer: Sebastian Zambanini, Fabian Hollaus Beschreibung Das Ziel des Praktikums ist die Implementierung von einem Registrierungsalgorithmus, der sich für die Registrierung von besonders herausfordernden Bildpaaren eignet. Solche Bilder sind beispielsweise Fotografien, die zu verschiedenen Tages- oder Jahreszeiten gemacht wurden. Ziel des Praktikums ist es eine Methodik zu entwickeln bzw. nachzuimplementieren, die sich für das automatische … Continue reading Bildregistrierung (Praktikum)

Automatic FACS Encoding from Videos

Status of Master Thesis: open Supervisors: Sebastian Zambanini and Martin Kampel Problem Statement The Facial Action Coding System (FACS) is a system to taxonomize human facial movements by their appearance on the face. It is a common standard to systematically categorize the physical expression of emotions which is achieved by assigning specific Action Units (AUs) … Continue reading Automatic FACS Encoding from Videos

Stitching (Praktikum)

Betreuer: Fabian Hollaus, Markus Diem Beschreibung Stitching befasst sich mit der Erstellung einer großen Fotografie die aus mehreren kleinen Aufnahmen zusammengesetzt wird. Im Praktikum soll ein Algorithmus implementiert werden, der sich primär für das Stitching von Röntgenaufnahmen von Gemälden eignet. Um solche hochauflösenden Detail-Röntgenaufnahmen zu erhalten, wird hierbei eine Kamera mithilfe einer Verfahrenseinheit über das … Continue reading Stitching (Praktikum)

Strassenerkennung anhand von Satellitenaufnahmen und Luftbildern

Betreuer: Fabian Hollaus, Sebastian Zambanini Beschreibung Dieses Praktikum beschäftigt sich mit der automatisierten Erkennung von Strassen anhand von Satellitenaufnahmen und Luftbildern. Diese Erkennung eignet sich als Vorverarbeitungschritt um andere Objekte (z.B. Häuser), die von Strassen begrenzt werden, zu erkennen. In dem Praktikum sollen geeignete Algorithmen für die Strassenerkennung implementiert und insbesondere auf Aufnahmen von geringer … Continue reading Strassenerkennung anhand von Satellitenaufnahmen und Luftbildern

3D Model Based Object Detection Using a Microsoft Kinect

Status des Praktikums: vergeben Betreuer: Michael Hödlmoser Beschreibung Neurowissenschaftliche Studien zeigten, dass das menschliche Gehirn mittels 3D Repräsentation von Objekten arbeitet und diese Informationen – es ist noch unklar wie – speichert um die vom Menschen gewohnte, auf hohem Level praktizierte Objekterkennung zu erreichen. Kinect ist eine Hardware zur Steuerung der Videospielkonsole Xbox 360, die … Continue reading 3D Model Based Object Detection Using a Microsoft Kinect