Fabio Hellmann M.Sc.
Forschungsinteressen
- Biomedical Image/Signal Processing
- Deep Learning
- Human Computer Interaction
- eXplainable AI
Links
Betreute Abschlussarbeiten
- Few Shot Learning for Skin Phenotyping. (新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izinische Informatik, Bachelor, 2023)
- Computer Vision Syndrome Detection Explained by Facial Features. (新万博体育下载_万博体育app【投注官网】izinische Informatik, Bachelor, 2022)
Offene Themen für Abschlussarbeiten und Projektmodule
Die folgenden Themen k?nnen in Umfang und Ausrichtung flexibel variiert werden, sodass die Durchführung als Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Projektmodul m?glich ist. Au?erdem kann der inhaltliche Schwerpunkt selbstverst?ndlich auf die Interessen des durchführenden Studenten ausgerichtet werden.
Darüber hinaus freue ich mich jederzeit über eigene Themenvorschl?ge, sofern sie eine gewisse ?berschneidung mit meinem Forschungsschwerpunkt aufweisen.
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Bayesian Latent Space Manipulator
Manipulationen des Latent Space kann in vielen Bereichen eingesetzt werden. Durch das Ver?ndern des Latent Space kann unter anderem ein Bild in Teilbereichen ver?ndern, ohne das gesamte Bild zu ver?ndern. Ziel dieser Arbeit ist, einen Autoencoder zu entwickeln, der Gesichter in einem m?glichst kompakten Latent Space komprimieren kann und mit einem Bayesian Netzwerk anschlie?end ein Mapping zwischen Latent Space und "abstrakten Labeln" (z.B. Gesichtsform, Augenfarbe, Haarfarbe) zu finden, um diese ver?ndern zu k?nnen.
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Mittels Face Meshes (468 Gesichtspunkte in 3D) lassen sich Gesichter abstrakt darstellen und gleichzeitig anonymisieren. Um die Identit?t von Personen mit Syndromen, die sich über die Gesichtsstruktur ?u?ern, zu wahren und gleichzeitig eine Klassifikation nach Syndrom zu gew?hrleisten, k?nnen diese 468 Gesichtspunkte direkt mit einem Neuronalen Netzwerk klassifiziert werden. Dadurch muss nicht das vollst?ndige Gesicht, als Bild, in das Model gegeben werden. Die Aufgabe besteht darin, herauszufinden, ob es m?glich ist, dass ein Neuronales Netz nur anhand der 468 Gesichtspunkte verschiedene Syndrome klassifizieren kann und welche Syndrome m?glich sind zu klassifizieren.
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Ziel dieses Projekts ist es, die Krebsentstehung bei Neurofibromatose-Patienten unter Berücksichtigung der spezifischen Art der Neurofibromatose, an der sie leiden, zu analysieren. Darüber hinaus soll mithilfe von Deep-Learning-Algorithmen Hybridformen von Krebs mit Merkmalen mehrerer Krebsarten identifiziert werden, um sie automatisch in pathologischen Abschnitten zu erkennen.
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Lehre
Name | Semester | Typ |
---|---|---|
Grundlagen der Human-Computer Interaction / Multimedia Grundlagen II | Sommersemester 2024 | Vorlesung |
Human-Centered Artificial Intelligence for Health Care Lab | Sommersemester 2024 | Vorlesung |
Publikationen
2024 |
Dat Duong, Anna Rose Johny, Suzanna Ledgister Hanchard, Christopher Fortney, Kendall Flaharty, Fabio Hellmann, Ping Hu, Behnam Javanmardi, Shahida Moosa, Tanviben Patel, Susan Persky, ?mer Sümer, Cedrik Tekendo-Ngongang, Hellen Lesmann, Tzung-Chien Hsieh, Rebekah L. Waikel, Elisabeth André, Peter Krawitz and Benjamin D. Solomon. 2024. Comparison of clinical geneticist and computer visual attention in assessing genetic conditions. PLOS Genetics 20, 2, e1011168. DOI: 10.1371/journal.pgen.1011168 |
Fabio Hellmann, Silvan Mertes, Mohamed Benouis, Alexander Hustinx, Tzung-Chien Hsieh, Cristina Conati, Peter Krawitz and Elisabeth André. in press. GANonymization: a GAN-based face anonymization framework for preserving emotional expressions. ACM Transactions on Multimedia Computing, Communications, and Applications 3641107. DOI: 10.1145/3641107 |
2023 |
?mer Sümer, Fabio Hellmann, Alexander Hustinx, Tzung-Chien Hsieh, Elisabeth André and Peter Krawitz. 2023. Few-shot meta-learning for recognizing facial phenotypes of genetic disorders. In Maria H?gglund, Madeleine Blusi, Stefano Bonacina, Lina Nilsson, Inge Cort Madsen, Sylvia Pelayo, Anne Moen, Arriel Benis, Lars Lindsk?ld, Parisis Gallos (Eds.). Caring is sharing – exploiting the value in data for health and innovation: proceedings of MIE 2023. IOS Press, Amsterdam, 932-936 DOI: 10.3233/shti230312 |
Alexander Hustinx, Fabio Hellmann, ?mer Sümer, Behnam Javanmardi, Elisabeth André, Peter Krawitz and Tzung-Chien Hsieh. 2023. Improving deep facial phenotyping for ultra-rare disorder verification using model ensembles. In David Crandall, Boqing Gong, Yong Jae Lee, Richard Souvenir, Stella Yu, Tamara Berg, Ryan Farrell (Eds.). 2023 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Jan. 2-7, 2023, Waikoloa, HI, USA. IEEE, Piscataway, NJ, 5007-5017 DOI: 10.1109/WACV56688.2023.00499 |
Luuk H. Boulogne, Julian Lorenz, Daniel Kienzle, Robin Sch?n, Katja Ludwig, Rainer Lienhart, Simon Jegou, Guang Li, Cong Chen, Qi Wang, Derik Shi, Mayug Maniparambil, Dominik Müller, Silvan Mertes, Niklas Schr?ter, Fabio Hellmann, Miriam Elia, Ine Dirks, Matias Nicolas Bossa, Abel Diaz Berenguer, Tanmoy Mukherjee, Jef Vandemeulebroucke, Hichem Sahli, Nikos Deligiannis, Panagiotis Gonidakis, Ngoc Dung Huynh, Imran Razzak, Reda Bouadjenek, Mario Verdicchio, Pasquale Borrelli, Marco Aiello, James A. Meakin, Alexander Lemm, Christoph Russ, Razvan Ionasec, Nikos Paragios, Bram van Ginneken and Marie-Pierre Revel Dubios. in press. The STOIC2021 COVID-19 AI challenge: applying reusable training methodologies to private data. preprint. |
Dominik Mueller, Silvan Mertes, Niklas Schroeter, Fabio Hellmann, Miriam Elia, Bernhard Bauer, Wolfgang Reif, Elisabeth André and Frank Kramer. 2023. Towards automated COVID-19 presence and severity classification. In Maria H?gglund, Madeleine Blusi, Stefano Bonacina, Lina Nilsson, Inge Cort Madsen, Sylvia Pelayo, Anne Moen, Arriel Benis, Lars Lindsk?ld and Parisis Gallos (Ed.). Caring is sharing – exploiting the value in data for health and innovation. IOS Press, Amsterdam (Studies in Health Technology and Informatics ; 302), 917-921. DOI: 10.3233/shti230309 |
2022 |
Daniela Angelova-Toshkina, Johannes Holzapfel, Stefanie Bette, Josua Decker, Fabio Hellmann, Thomas Traunwieser, Simon Huber, Mareike Schimmel, Kurt Vollert, Brigitte Bison, Thomas Kroencke, Elisabeth André, Dagmar Wieczorek, Astrid Katharina Gnekow, Michael C. Frühwald and Michaela Kuhlen. 2022. Neurological manifestations in children and adolescents with neurofibromatosis type-1-implications for management and surveillance [Abstract]. Neuro-Oncology 24, Supplement 1, i128. DOI: 10.1093/neuonc/noac079.467 |
2021 |
Fabio Hellmann, Zhao Ren, Elisabeth André and Bj?rn W. Schuller. 2021. Deformable dilated faster R-CNN for universal lesion detection in CT images. In Riccardo Barbieri (Ed.). 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in 新万博体育下载_万博体育app【投注官网】icine & Biology Society (EMBC 2021), 1-5 November 2021, Mexico. IEEE, New York, NY, 2896-2902. DOI: 10.1109/embc46164.2021.9631021 |