M. Sc. Niclas Erben
Ratzeburger Allee 160
23562 Lübeck
Gebäude 64,
Raum 83
Email: | niclas.erben(at)uni-luebeck.de |
Phone: | +49 451 31015227 |
Fax: | +49 451 31015204 |
Kurzbiographie
Niclas Erben, né Bockelmann erlangte seinen M.Sc. in Medizinische Ingenieurwissenschaft an der Universität zu Lübeck Anfang 2020. Dem Institut für Robotik und Kognitive Systeme der Universität zu Lübeck ist er im April 2020 als Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter beigetreten. In seiner Arbeit fokusiert er sich auf die Anwendung von Signalverarbeitung und maschinellen Lernverfahren von biomedizinischen Signalen in der computergestützen Chirurgie.
Forschungsinteressen
- Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernverfahren
- Biomedizinische Signalverarbeitung
- 2D/3D medizinische Bildverarbeitung
Mitgliedschaften
Deutsche Gesellschaft für Biomedizinsche Technik (DGBMT)
2022
Intelligent ultrasonic-aspirator for CNS/ tumor tissue differentiation -- a feasibility study using machine learning, Köln , 2022.
DOI: | 10.3205/22dgnc188 |
Datei: | 22dgnc188 |
Toward intraoperative tissue classification: exploiting signal feedback from an ultrasonic aspirator for brain tissue differentiation, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery , 2022.
DOI: | 10.1007/s11548-022-02713-0 |
Datei: | s11548-022-02713-0 |
2021
Automatic Segmentation of the Femoral Artery from 2D Ultrasound Images, Infinite Science Publishing GmbH, 2021.
ISBN: | 9783945954652 |
Sequential U-Net Architecture for Automatic Femoral Artery Segmentation in Ultrasound Images, Current Directions in Biomedical Engineering , vol. 7, no. 1, pp. 158-161, 2021.
DOI: | 10.1515/cdbme-2021-1034 |
Datei: | cdbme-2021-1034 |
Towards machine learning-based tissue differentiation using an ultrasonic aspirator: computer assisted radiology and surgery proceedings of the 35th international Congress and exhibition Munich, Germany, June 21--25, 2021, 2021. pp. 107-108.
DOI: | 10.1007/s11548-021-02375-4 |
Datei: | s11548-021-02375-4 |
2019
Deep Learning for Prediction of Diaphragm Activity from the Surface Electromyogram, Current Directions in Biomedical Engineering , vol. 5, no. 1, pp. 17-20, 2019. De Gruyter.
Sparse Annotations with Random Walks for U-Net Segmentation of Biodegradable Bone Implants in Synchrotron Microtomograms, arXiv preprint arXiv:1908.04173 , 2019.
- Institut
- Anfahrt
- Kontakt
- Mitarbeitende
- Bruder, Ralf
- Çallar, Tolga-Can
- Erben, Niclas
- Ernst, Floris
- Gerwin, Moritz
- Golwalkar, Rucha
- Henke, Maria
- Higuchi, Saya
- Horuz, Coşku Can
- Janorschke, Christian
- Kasenbacher, Geoffrey
- Krusen, Marius
- Lu, Xinyu
- Nguyen, Ngoc Thinh
- Osburg, Jonas
- Otte, Sebastian
- Paysen, Jörg
- Rieckhoff, Cornelia
- Saggau, Volker
- Schwegmann, Holger
- Schweikard, Achim
- Wulff, Daniel
- Xie, Jingyang