| |
| — | lehrstuhl:mitarbeiter:fonck [2024/10/30 03:13] (aktuell) – angelegt - Externe Bearbeitung 127.0.0.1 |
|---|
| | ====== Simon Fonck, M.Sc. RWTH====== |
| | ~~NOTOC~~ |
| | ~~NOCACHE~~ |
| |
| | ===== Kontakt ===== |
| | {{ :lehrstuhl:mitarbeiter:simon_i11.jpg?120|}} |
| | \\ |
| | Wissenschaftlicher Mitarbeiter\\ |
| | \\ |
| | Tel. +49 241 80 21161\\ |
| | Fax +49 241 80 22150\\ |
| | |
| | \\ |
| | Email: fonck[at]embedded[dot]rwth-aachen[dot]de\\ |
| | \\ |
| | Adresse: Ahornstr. 55, 52074 Aachen, Germany\\ |
| | Büro: 2325\\ |
| | |
| | ===== Forschung ===== |
| | Meine Forschung findet im Rahmen des ASIC Anwendungsfalls des [[forschung:projekte:smith|SMITH-Projektes]] statt. Darin wird unter Anderem an Methoden zur Sicherstellung von Datenqualität, Modellierung von Patientenbehandlungen und (Früh-)Erkennung des Krankheitsbilds ARDS geforscht. Aktuelle Abschlussarbeiten in diesen Bereichen werden auf der [[lehre:abschlussarbeiten|Abschlussarbeiten-Seite]] ausgeschrieben. Bei konkreteren Anfragen bzw. Nachfragen bin ich per Mail zu erreichen. |
| | |
| | ===== Sprechstunde ===== |
| | |
| | Nach Vereinbarung |
| | |
| | ===== Lehre ===== |
| | |
| | | **Semester** | **Titel** | **Art** | |
| | | Sommersemester 24 | [[lehre:sose24:emsy]] | VL | |
| | | ::: | [[lehre:sose24:seminar|Seminar: Ausgesuchte Themen zur Eingebetteten Software]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:sose24:proseminar]] | S | |
| | | Wintersemester 23/24 | [[lehre:wise2324:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:wise2324:proseminar]] | S | |
| | | Sommersemester 23 | [[lehre:sose23:emsy]] | VL | |
| | | ::: | [[lehre:sose23:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:sose23:proseminar]] | S | |
| | | Wintersemester 22/23 | [[lehre:wise2223:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:wise2223:proseminar]] | S | |
| | | Sommersemester 22 | [[lehre:sose22:emsy]] | VL | |
| | | ::: | [[lehre:sose22:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:sose22:proseminar]] | S | |
| | | Wintersemester 21/22 | [[lehre:wise2122:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:wise2122:proseminar]] | S | |
| | | Sommersemester 21 | [[lehre:sose21:emsy]] | VL | |
| | | ::: | [[lehre:sose21:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:sose21:proseminar]] | S | |
| | | Wintersemester 20/21 | [[lehre:wise2021:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:wise2021:proseminar]] | S | |
| | | Sommersemester 20 | [[lehre:sose20:emsy]] | VL | |
| | | ::: | [[lehre:sose20:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:sose20:proseminar]] | S | |
| | | Wintersemester 19/20 | [[lehre:wise1920:seminar]] | S | |
| | | ::: | [[lehre:wise1920:proseminar]] | S | |
| | \\ |
| | |
| | ===== Betreute Arbeiten ===== |
| | <color #00a2e8>**SS 24**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_baron.pdf | Data and Process Visualization Tool for a Machine Learning Framework for ARDS Classification}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_wedding.pdf | Feature selection and data preprocessing methods in the context of AI-based ARDS classification in time-series data}} |
| | <color #00a2e8>**WS 23/24**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_ba_nick_stete.pdf | Erklärbarkeitsanalyse von Deep-Learning Modellen zur Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_menzel_final.pdf | (Master) Framework zur automatisierten ARDS-Erkennung basierend auf KI-gestützten Verfahren}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:2023_ma_lisa_hartung_expose.pdf | (Master) Comparison of White Box and Black Box Models in the Context of Artificial Intelligence for ARDS Classification}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_kaschel_final.pdf | Few-Shot Learning für die Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern}} |
| | <color #00a2e8>**SS 23**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_alina_nguyen_final.pdf | Evaluation der Robustheit von Deep Learning Methoden zur Klassifizierung von bilateralen Infiltraten in Thorax-Röntgenbilder}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-ella_petzold.pdf | Identifikation und Evaluation von Patientenclustern in intensivmedizinischen Datenbanken}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-przibylla_final.pdf | (Master) Active Learning for targeted data annotation and model training in intensive care data}} |
| | <color #00a2e8>**WS 22/23**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-tauseef_ahmad_awan_final.pdf | (Master) Comparison of intensive care databases and transferability of AI-methods for the ARDS detection}} |
| | * {{:lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_pauli_final.pdf | Automatische Erkennung von bilateralen Infiltraten in Röntgenbildern mit Hilfe von Vision Transformern}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-goldermann.pdf | (Master) Novelty Detection using Deep Learning-based Methods in Intensive Care Data}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_ibach_final.pdf | (Master) An approach to explainable artificial intelligence in the context of medical care for ARDS patients}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-hammad_ahmed.pdf | (Master) Detection of ARDS in time series clinical data using Deep Learning models}} |
| | <color #00a2e8>**SS 22**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_charlotte_wolf_final.pdf | Entwurf eines Frameworks zur Bewertung der Datenqualität in intensivmedizinischen Datenbanken am Beispiel ARDS}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_valoshyna.pdf | Optimierung von Deep-Learning Modellen zur automatischen Erkennung von akutem Lungenversagen in Röntgenbildern}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_hannes_pieper.pdf | Retrospektive Erkennung von ARDS mit Hilfe von Random-Forest Algorithmen}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_mesut_tastekin.pdf | Retrospektive Erkennung von ARDS mit Hilfe einer Support Vector Machine}} |
| | |
| | <color #00a2e8>**WS 21/22**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_masterarbeit_nottenkaemper_final2.pdf | (Master) Automatische Erkennung von bilateralen Infiltraten in Thoraxröntgenbildern mit Hilfe von Machine Learning}} |
| | |
| | <color #00a2e8>**SS 21**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose-kruschewsky.pdf | (Master) Data imputation & Data correction in Intensive Care Physiological Data}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_ana_yurgandzhieva.pdf | Retrospektive Klassifizierung von ARDS-Verläufen in intensivmedizinischen Sekundärdaten}} |
| | |
| | <color #00a2e8>**WS 20/21**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:ma_expose_jan_van_essen.pdf | (Master) Interaktives Analysesystem für die algorithmische Novelty Detection in intensivmedizinischen Datensätzen}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:ma_expose_alice_janssen.pdf | (Master) Konstruktion eines Bayesschen Netzes zur Erkennung von ARDS}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:ba_expose_mayra_elwes.pdf | Implementierung und Modellierung einer exemplarischen FHIR-Schnittstelle}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:ba_expose_anna_vaassen.pdf | Transformation heterogener intensivmedizinische Datenbanken in das OMOP-CDM}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_marco_bischoff.pdf | Erweiterung einer modellbasierten Klassifikation von ARDS-Patienten um physiologische Zusammenhänge}} |
| | |
| | <color #00a2e8>**SS 20**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:ba_exposé_sophia_gimple.pdf |Erkennung von Sensorfehlern in intensivmedizinischen Datensätzen mithilfe von Novelty Detection}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_marius_peterfalvi.pdf | Implementierung einer Diagnoseunterstützung auf Basis symptomatischer Zusammenhänge}} |
| | |
| | <color #00a2e8>**WS 19/20**</color> |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_kai_guetzlaff.pdf | Algorithmische Plausibilitätsprüfung intensivmedizinischer Patientendaten}} |
| | * {{ :lehre:abschlussarbeiten:sf:expose_ba_hensen.pdf |Implementierung einer modellbasierten Klassifikation von ARDS-Patienten}} |
| | |
| | ===== Publikationen ===== |
| | ~~NOCACHE~~ |
| | <BIBTEX: file=publikationen style=I11 sort=year filter=fonck> |