Andreas Nürnberger
Prof. Dr.-Ing. Andreas Nürnberger
Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme (ITI)
Forschungsschwerpunkte:
- Informationsstrukturierung und -organisation
- Personalisierung
- Semantische Suche
- Musiksuche
- Bild- und Videosuche
- Mehrsprachige Suche (Cross lingual Information Retrieval)
- Informationsvisualisierung
Projekte:
- ViERforES - Virtuelle und Erweiterte Realität für höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit von Eingebetteten Systemen
- Computergenerierte expressive Musikdarbietung für die musikwissenschaftliche Höranalyse
- Bisociation Networks for Creative Information Discovery (BISON)
- Adaptive und nutzerzentrierte Verfahren zur Organisation und Erschließung von digitalen Musikarchiven (AUCOMA)
Weitere Informationen zu diesen und vergangenen Projekten finden Sie hier.
Aktuelle Projekte
IMIQ - Intelligenter Mobilitätsraum im Quartier
Laufzeit: 01.01.2024 bis 31.12.2027
Übersicht
"IMIQ - Intelligenter Mobilitätsraum im Quartier" ist ein Projekt des IMR - Intelligenter Mobilitätsraum Sachsen Anhalt (https://niimo.ovgu.de/Intelligenter+Mobilit%C3%A4tsraum.html), welches im Wissenschaftshafen in Magdeburg ansässig sein wird. In der Laufzeit von 3 1/2 Jahren (01/2024 - 12/2027, tatsächlicher operativer Beginn 8/2024) wird der Wissenschaftshafen zu einem Zukunfts-Quartier, in welchem neue Lösungen bedürfnisorientiert erdacht, technisch und informatorisch getestet und sozio-ökonomisch implementiert werden. Wesentliche Innovationen sind ein Digitaler Work-Life-Zwilling (DWLZ) und ein Reallabor intelligenter Mobilität (RIM).
Ambitionen
Ziel ist die Entwicklung und Erprobung innovativer Mobilitäts- und Kommunikationsansätze. In einem Digitalen Work-Life-Zwilling (DWLZ) wird eine ganzheitliche und innovative Mobilitäts- und Kommunikationserfahrung ermöglicht, die durch Sensoren, 5G und digitale Services effiziente und personalisierte Lösungen bietet und gleichzeitig die soziale Interaktion und den Austausch vor Ort fördert. Im Reallabor Intelligente Mobilität (RIM) werden die Entwicklungen der Forschenden zur Intelligenten Mobilität physisch sichtbar und anfassbar / erlebbar, sie werden getestet und evaluiert. Technologien zur Kommunikation und V2X, zu Lokalisierung und Tracking werden in einem Operation Control Center gesteuert, mit Infrastruktur (u.a. Mobilitätsstationen) integriert und mit
autonomen Fahrzeugen umgesetzt.
Weiterführende Informationen
Detaillierte Beschreibung, aktuelle Nachrichten und Personalstellen finden Sie hier: https://niimo.ovgu.de/IMIQ.html. Unter diesem link, oder unter den oben verlinkten Namen, finden Sie auch Informationen zu den IMIQ-Arbeitsbereichen der Projektpartner.
Mit diesem Vorhaben wird die Spitzenforschung im interdisziplinären Forschungsfeld Mobilität an der OVGU ausgebaut und der Transfer neuer Mobilitätslösungen in Sachsen-Anhalt und darüber hinaus ermöglicht. Die Sichtbarkeit bzw. Erlebbarkeit richtet sich an alle Stakeholder.
Digitale Werkzeuge und Plattformen für: Innovationsökosysteme
Laufzeit: 01.08.2022 bis 30.09.2025
Eine Steigerung der Wertschöpfung lässt sich durch die Vernetzung der unterschiedlichen Akteure (aus Unternehmen, Hochschulen und Zivilgesellschaft) im wirtschaftlichen Ökosystem zu einem innovativen Milieu erreichen. Gleichzeitig kann durch das Aufzeigen und Monitoring von Wertschöpfungsketten der Akteure untereinander die Krisenresilienz der Wirtschaft gestärkt werden. Das vorliegende Projekt untersucht, welche spezifischen Infrastrukturaspekte, Standards und Daten konkret notwendig sind, sowie ob und ggf. wie Änderungen im regulatorischen Rahmen hilfreich wären, um die beschriebene Interoperabilität zu realisieren und schafft die dafür notwendigen digitalen Werkzeuge.
Smart Chemical Literature Exploration: Data Structuring and Search for the Identification of Sustainable Chemical Reaction Pathways (SmartProSys)
Laufzeit: 01.08.2022 bis 30.09.2025
Der Übergang zu nachhaltigen und zirkulären Produktionsprozessen erfordert die Erforschung neuartiger chemischer Reaktionspfade, die von erneuerbaren Rohstoffen über energieeffiziente und CO2-arme Syntheseprozessen zu grünen Produkten führen. Die Aufgabe, solche Wege zu identifizieren, erfordert, dass das kollektive chemische Weltwissen auf methodisch systematische und gezielte Weise durchsucht und strukturiert wird. Dieses Wissen wächst rapide: Die 2017 geschaffene Plattform ChemRxiv umfasst bereits jetzt mehr als 20.000 wissenschaftliche Artikel über Chemie. Dazu kommen Journals, wie etwa das International Journal of Molecular Sciences mit mehr als 16.400 veröffentlichten wissenschaftlichen Artikel allein im Jahr 2022, von dem etwa 30-35% in den Bereich Biochemie fallen.
Der Schwerpunkt des vorliegenden Projekts liegt auf der Konzeptionierung und Entwicklung von Werkzeugen, die in der Lage sind, relevante Informationen über entsprechende Reaktionspfade sowie den daran beteiligten Chemikalien aus Forschungsartikeln und Patenten zu extrahieren und sie in geeigneter Form zu visualisieren.
Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg / Teilvorhaben: IT-Strategie und -Sicherheit
Laufzeit: 01.08.2022 bis 31.07.2025
Das Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg unterstützt kleinere und mittlere Unternehmen mit dem bewährten Transferansatz aus Informieren, Qualifizieren, Umsetzen und Vernetzen beim Thema der Digitalisierung. Unser Ziel ist es, diese Unternehmen auch über Organisationsgrenzen hinweg auf ihrem Weg der digitalen Transformation hin zu wettbewerbsfähigen Produkten und Dienstleistungen, innovativen Geschäftsmodellen und effizienten Wertschöpfungsnetzwerken zu begleiten.
Im Rahmen des Teilvorhabens "IT-Strategien und -Sicherheit" im Mittelstand-Digital Zentrum Magdeburg beschäftigt sich die Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (OvGU) als Forschungseinrichtung mit dem Thema wie KMUs befähigt werden können, verlässliche Entscheidungen hinsichtlich der Einführung von digitalen Systemen zu treffen. Dies umfasst sowohl die Erhöhung des Verständnisses der KMUs bzgl. konkreter Technologien, um Entscheidungskompetenzen zu stärken, strategische Vorgehensweisen, um Digitalisierungsprojekte zu starten als auch den Aspekt der Resilienz dieser Systeme, um vor IT-Sicherheitsvorfällen gewappnet zu sein. Flankiert wird das Thema mit dem Schwerpunkt "KI & Maschinelles Lernen", indem konkret die Technologien und das Potenzial von lernenden Systemen nahegebracht werden.
Fake-Science Fachzeitschriften und ihre Techniken (FASCIFFT)
Laufzeit: 01.04.2023 bis 31.03.2025
Das FASCIFFT-Projekt zielt darauf ab, das wachsende Problem gefälschter wissenschaftlicher Veröffentlichungen (FSPs) anzugehen, die die Integrität der Forschung untergraben und das öffentliche Vertrauen in die Wissenschaft untergraben. Durch die Quantifizierung der Verbreitung von FSPs, die Entwicklung automatischer Erkennungsmethoden, die Bereinigung der wissenschaftlichen Aufzeichnungen, den Aufbau eines globalen Netzwerks und die Aufklärung der wissenschaftlichen Gemeinschaft wird FASCIFFT dazu beitragen, die wissenschaftliche Integrität zu wahren und verantwortungsvolle Forschungspraktiken zu fördern.
Abgeschlossene Projekte
Digitale Unterstützung partizipativer pädagogischer Arbeitsprozesse in Einrichtungen der Bildung, Erziehung und Betreuung von Kindern und Jugendlichen (KiJuAssistenz) - Teilprojekt: Qualitätsentwicklung der pädagogischen Arbeit und Entwicklung digitaler Unterstützungswerkzeuge
Laufzeit: 01.03.2020 bis 28.02.2023
Die pädagogische Arbeit mit Kindern und Jugendlichen ist komplex. Fachkräfte im Bereich der Kinder- und Jugendarbeit sind rar und einer hohen Arbeitsbelastung ausgesetzt. Besonders die Dokumentationspflicht nimmt in der Arbeit der Fachkräfte einen hohen Zeitfaktor ein. Bestehende IT-Lösungen unterstützen nur Verwaltungsprozesse, berücksichtigen jedoch nicht die Komplexität der Arbeit an und mit Kindern und deren Individualität sowie Möglichkeiten zu Beteiligung an pädagogischen Entscheidungen. Digitale Werkzeuge zur Analyse der Dokumentation sowie Apps oder online Portale, die Kindern und Eltern eine Beteiligung ermöglichen, bieten großes Potential zur Optimierung von Arbeits- und Interaktionsprozessen zwischen Fachkräften, Kindern und Eltern.
Aufbauend auf Erfahrungen des am Kinder- und Jugendhilfezentrum eingeführten digitalen "Pädagogischen Tagebuches" werden im Forschungsprojekt KiJuAssistenz digitale Unterstützungswerkzeuge für die pädagogische Arbeit entwickelt. Die neuartige Software soll Fachkräfte bei der gezielten Auswahl individueller pädagogischer Methoden unterstützen, indem die in den Einrichtungen geführte Dokumentation zur Entwicklung der Kinder analysiert und bewertet wird. Die pädagogische Arbeit wird transparenter und effektiver, da Arbeitsprozesse der Fachkräfte klarer strukturiert und besser abgestimmt werden. Lehrkonzepte werden für die Aus- und Weiterbildung von Fachkräften projektbegleitend entwickelt. Um kontext- und handlungsbezogene Informationen zur Verfügung zu stellen, werden zur Analyse der Dokumentation Methoden der künstlichen Intelligenz eingesetzt. Lehrkonzepte und -materialien werden evaluierungsbegleitend gemeinsam mit den Fachkräften entwickelt.
Verbundpartner: Kinder- und Jugendhilfezentrum Größ Börnecke GmbH, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg (FIN und FHW), Mensch-Technik-Organisation-Planung GmbH (METOP), Hoffbauer Kinder gGmbH
Verbundprojekt Mittelstand 4.0 Kompetenzzentrum Magdeburg, Teilvorhaben Safety und Security in der Digitalisierung von kleineren und mittleren Unternehmen
Laufzeit: 01.12.2019 bis 31.07.2022
Mit dem Mittelstand-4.0 Kompetenzzentrum Magdeburg sollen bei den KMU Vertrauen in die Digitalisierung geschaffen, Mitarbeiter und Führungskräfte zur Durchführung von Digitalisierungsmaßnahmen befähigt sowie "Digitalisierungs-Aha-Erlebnisse" ermöglicht werden. Um diese Ziele zu erreichen, ist der mittelstandgerechte Technologie- und Wissenstransfer in vier unterschiedliche Schwerpunkte aufgeteilt. Die Otto-von-Guericke Universität beteiligt sich dabei sowohl im Schwerpunkt "Safety & Security" als auch im Schwerpunkt "Digitale Geschäftsmodelle". Um den Technologie- und Wissentransfer in diesen Schwerpunkten mittelstandsgerecht zu gewährleisten sind unterschiedlichste Angebote in diesem Projekt vorgesehen.
FWLeck - Detektion und örtliche Eingrenzung von Leckagen in Fernwärmenetzen unter Anwendung modellbasierter und datengestützter Ansätze
Laufzeit: 01.12.2018 bis 30.06.2022
Die Verbundpartner entwickeln unterschiedliche Ansätze für ein Verfahren zur Detektion und örtlichen Eingrenzung von Leckagen in Fernwärmenetzen. Grundlage bilden hierbei bei allen Teilverfahren die im Fernwärmenetz vorhandenen Druck- sowie Durchflussmessungen. Die Entwicklung folgender Teilverfahren ist geplant: ein stationäres Fernwärmenetzmodell, welches zunächst sämtliche Druck- und Durchflusswerte im Netz berechnet und basierend auf dem Berechnungsergebnis die Leckagedetektion und -eingrenzung vornimmt; ein Data Mining Modell, welches anhand von Trainingsdatensätzen von sowohl schadfreien als auch schadbehafteten Netzzuständen Leckagen erkennen soll; und ein Verfahren zur Erkennung und Auswertung von bei Leckagen entstehenden Druckwellen, welche sich durch das Fernwärmenetz ausbreiten. Die einzelnen Verfahren sollen anschließend auf mögliche Synergieeffekte hin untersucht und zu einem Gesamtverfahren zusammengeführt werden. Ziel ist es, im laufenden Betrieb des Fernwärmenetzes den Leckageort mindestens auf ein Sperrgebiet eingrenzen zu können, sodass der Netzbetreiber gezielt Gegenmaßnahmen ergreifen und so den Betrieb des Netzes aufrechterhalten kann.
Verbundpartner: Stadtwerke München; Institut für Information Engineering, Ostfalia-Hochschule Wolfenbüttel; Institut für Automatisierungstechnik, Universität Bremen; Entwicklungsbüro für physikalische Technik Christian Lukas.
MEMoRIAL-M1.10 | Deep learning for interventional C-arm CT
Laufzeit: 01.11.2018 bis 30.04.2022
The CT reconstruction task, addressing the determination of an underlying 3D volume from a series of projections, corresponds to the solution of a huge system of linear equations. Modern deep-learning methods provide an effective tool to perform such tasks.
To date, CT scans always acquire a complete set of x-ray projections of the examination object disregarding the fact, that it might be about one and the same patient being multiply and/or repeatedly screened.
Moreover, complete CT scans result in identically high doses of ionising radiation as well as long scan durations.
Prior knowledge e.g. including generalisable information on human anatomy or even the availability of individual data based on previous, patient-specific scans is presently not taken into account.
This holds particularly true for image-guided interventions such as inserting a needle into a tumour for the purpose of ablation. The associated exposures only differ with respect to the needle's position - an information being derivable also from a single projection within the scope of a suitable setting.
The aim of this sub-project is to study, whether CT reconstruction by means of deep learning methods allows for the imaging and detection of very small changes of the scene based on a number of relevant projections as minimal as possible.
If applicable, significantly reduced radiation doses linked to shorter scan times may result, enabling the real-time imaging during interventions.
Intentionale, antizipatorische, interaktive Systeme (IAIS), Teilprojekt: Charakterisierung und Modellierung von Dialogen der Informationsfindung
Laufzeit: 01.01.2018 bis 31.12.2020
Intentionale, antizipatorische, interaktive Systeme (IAIS) nutzen aus Signaldaten abgeleitete Handlungs- und Systemintentionen sowie den affektiven Zustand des Nutzers. Mittels einer Antizipation des weiteren Handelns und der Intentionen des Nutzers werden Lösungen interaktiv ausgehandelt. Eine Folge von aufeinander aufbauenden Interaktionsschritten kann dabei als Dialog zwischen Nutzer und System aufgefasst werden. Ziel ist es, den Dialog so zu gestalten, dass eine möglichst positive Nutzererfahrung erreicht wird. Besonders herausfordernd sind hierbei Dialogsituation, in denen der geplante Verlauf aufgrund einer fehlenden Information verlassen wird, um die Informationslücke zu schließen. Dialoge der Informationsfindung sind ein elementarer Prozess beim Problemlösen und damit ein wesentlicher Aspekt von IAIS.
Das Teilprojekt "Charakterisierung und Modellierung von Dialogen der Informationsfindung" untersucht Dialoge der Informationsfindung am Beispiel der explorativen Suche. Dabei hat der Nutzer zunächst keine klare Zielvorstellung und kann seinen (komplexen) Informationsbedarf nur vage formulieren. Erst während des Dialogs mit dem System kommt es zu einer Präzisierung. Dabei sollte das System in der Lage sein, die Benutzerschnittstelle methodisch an die individuellen Voraussetzungen des Nutzers anzupassen um somit eine angemessene Hilfestellung bieten zu können. Derzeit fehlt dafür jedoch ein generalisierter, musterbasierter Ansatz. Dies liegt zum einen daran, dass das Informations-Suchverhalten von Nutzern noch nicht vollständig untersucht und verstanden wurde. Zum anderen ist unklar, wie das Suchverhalten unter Berücksichtigung verschiedener Kontexte und Interaktionsmodalitäten verwendet und modelliert werden kann, um das aktuelle Informationsbedürfnis des Nutzers zu antizipieren. Im Teilprojekt wird deshalb das Informations-Suchverhalten genauer untersucht und Modelle zur Charakterisierung des Dialogs der Informationsfindung entwickelt, welche Informationszugriffstaktiken des Nutzers, Global- und Lokalstrukturen des Dialogs, sowie Informationen über den Kontext berücksichtigen.
Computational Intelligence for Complex Structured Data
Laufzeit: 01.01.2014 bis 31.12.2018
This project is to investigate adaptive natural human pointing and gestures to control an interface on a pseudo-3D display. Highly complex data with interconnections between elements is hard to visualize on screens, such data could be networks of academic citations, or named entities in an investigation. Most current tools are operated using point/click/drag metaphors on 2D screens. The physical technology to capture appropriate human behaviors exists already, but not the adaptive learning of the syntax & semantics of individual gestures and actions, nor the multi-gesture information fusion required for 'understanding'. All of this is done naturally by most human beings, using biological neural networks.
Erweiterte Nutzerunterstützung bei der Interaktiven Technologierecherche und -Exploration
Laufzeit: 01.01.2014 bis 31.03.2018
Ziel des Projekts ist die Erweiterung einer interaktiven Softwareumgebung zur Technologierecherche in verteilten Datenbeständen. Das Werkzeug soll nahtlos in die üblichen Rechercheprozesse eines Nutzers (Browsen, Suchen, Lesen, Annotieren) eingebettet werden, sodass ohne zusätzlichen Aufwand im Hintergrund einzelne Rechercheschritte übersichtlich und nachvollziehbar aufbereitet und dargestellt werden können. Ziel ist es, relevante Informationsobjekte und deren Beziehungen, Bewertungen oder Kommentare strukturiert abzulegen, sodass es möglich ist, ein Wissensnetz aufzubauen und interaktiv zu explorieren.
Eine Companion-Technologie für kognitive technische Systeme, Teilprojekt B4 - Charakterisierung und Modellierung von Dialogen der Informationsfindung
Laufzeit: 01.01.2013 bis 31.12.2017
Die Interaktion zwischen Nutzer und Companion-System ist eines der zentralen Themen des SFB Transregio 62. Eine Folge von aufeinander aufbauenden Interaktionsschritten kann dabei als Dialog zwischen Nutzer und Companion-System aufgefasst werden. Um diesen Dialog so zu gestalten, dass eine möglichst positive Nutzererfahrung erreicht wird, müssen insbesondere die Companion-Eigenschaften Individualität und Adaptivität untersucht werden. Besonders herausfordernd sind hierbei Dialogsituation, in denen der geplante Verlauf aufgrund einer fehlenden Information verlassen wird und die Informationslücke bilateral geschlossen werden muss.
Das Teilprojekt B4 untersucht den Dialog der Informationsfindung am Beispiel der explorativen Suche. Dabei hat der Nutzer zunächst keine klare Zielvorstellung und kann seinen Informationsbedarf nur vage formulieren. Erst während des Dialogs mit dem Companion-System kommt es zu einer Präzisierung. Dabei sollte das System in der Lage sein, die Benutzerschnittstelle methodisch an die individuellen Voraussetzungen des Nutzers anzupassen. Derzeit fehlt dafür jedoch ein generalisierter, musterbasierter Ansatz, weshalb in B4 ein Modell zur Charakterisierung des Dialogs der Informationsfindung entwickelt wird. Das Modell berücksichtigt dabei Informationszugriffstaktiken des Nutzers, Global- und Lokalstrukturen des Dialogs, sowie Informationen über den Kontext.
InnoX - Technologien zur Unterstützung der explorativen Innovationsgradbewertung
Laufzeit: 01.07.2015 bis 30.06.2017
Gegenstand des Projektes "InnoX" ist die Entwicklung von technologischen Konzepten zur effizienten branchen- und bedarfsgerechten Innovationsgradbewertung von Technologien sowie Technologietrends auf Basis wissenschaftlicher und technischer Dokumente. Diese Konzepte werden in einer Software prototypisch implementiert, um sie in einem realen Unternehmenseinsatz bzgl. des zu erwartenden Effizienz- und Qualitätsgewinns bei der Bewertung des Stands der Technik und der Bewertung aktueller Technologietrends zu validieren. Die Innovationen bestehen zum einen in der integrierten Nutzung latent semantischer Analysen und bibliographischer Indizes zur Innovationsgradbewertung, zum anderen in technologischen Konzepten der Nutzerführung, die erstmals durchgängig einen explorativen Bewertungsprozess unterstützen.
EU COST Action IC1302 KEYSTONE: Semantic keyword-based search on structured data sources
Laufzeit: 01.06.2013 bis 31.05.2017
Diese COST-Arbeitsgruppe koordiniert die Zusammenarbeit zwischen Forschern aus den Bereichen Semantic Data Management, Semantic Web, Information Retrieval, Künstliche Intelligenz, Maschinellem Lernen, Nutzerinteraktion, Service Wissenschaften, Service Design und Verarbeitung natürlichsprachlicher Inhalte, und fördert die Forschung und den Technologietransfer in diesen Gebieten. Andreas Nürnberger ist Mitglied des Management Committees für Deutschland.
Interaktive Technologierecherche und -Exploration in verteilten Datenbeständen
Laufzeit: 01.01.2012 bis 31.12.2014
Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer interaktiven Softwareumgebung zur Technologierecherche in verteilten Datenbeständen. Zum einen soll hierbei der Rechercheprozess nachvollziehbar und wiederholbar unterstützt werden. Zum anderen ist es das Ziel, relevante Informationsobjekte und deren Beziehungen, Bewertungen oder Kommentare strukturiert abzulegen, sodass es möglich ist ein Wissensnetz aufzubauen und interaktiv zu explorieren.
EU COST Action IC1002 MUMIA: Multilingual and multifaceted interactive information access
Laufzeit: 01.12.2010 bis 30.11.2014
Diese COST-Arbeitsgruppe koordiniert die Zusammenarbeit zwischen Forschern aus den Bereichen Maschinelle Übersetzung, Information Retrieval und Multifacetiertem Interaktiven Informationszugriff, und fördert die Forschung und den Technologietransfer in diesen Gebieten. Der Schwerpunkt der Aktivitäten liegt auf Forschungsarbeiten im Bereich der Patentrecherche und zukünftiger Web-Applikationen. Andreas Nürnberger ist Mitglied des Management Committees für Deutschland.
Konzeptentwicklung einer Nutzeroberfläche für ein System zur interaktiven Duplikatsuche in digitalen Bildsammlungen
Laufzeit: 01.04.2014 bis 31.07.2014
Beinahe Duplikate von Bildern, die z.B. durch Methoden der Bildverarbeitung verändert wurden, lassen sich nur schwer in großen Datenbeständen wiederfinden. Ziel des Projekts ist die Entwicklung einer facetten-basierten Bildsuche, die es erlaubt das zugrundeliegende Ähnlichkeitesmaß dynamisch anzupassen, um so eine zielgerichtete Suche zu einem gegebenen Pivot-Bild durchzuführen. Zusätzlich soll der Ähnlichkeitsraum mit Hilfe einer Kartenprojektion im Vergleich zur klassischen Listen-Darstellung dem Nutzer verständlicher dargestellt werden.
Feature-Extraktion und Indexierung eines Bilddatenbestandes zur interaktiven Duplikatsuche in digitalen Bildsammlungen
Laufzeit: 01.01.2014 bis 30.04.2014
Das größte Kapital eines Unternehmens ist das branchenspezifische Wissen und die entsprechende Erfahrung. Dieses Knowhow ist in immer stärkerem Maße digital in multimedialen Dokumenten gespeichert, die neben Text und Bildern auch Audio und Video, etc. beinhalten. Das führt zu einer steigenden Nachfrage nach Dokumenten/Bild/Video-Management-Lösungen, die den gesamten Informations-Lebenszyklus erkennen und unterstützen. In diesem Projekt soll eine intelligente, flexible und durchgängige Lösung konzipiert und evaluiert werden, die diesem Anspruch genügt. Das Projekt konzentriert sich auf die Vorverarbeitung, Feature-Extraktion und Indexierung eines praxis-relevanten Bilddatensatzes.
STIMULATE -> Management/Nachwuchs - Management und Organisationsstruktur - Explorative Datenanalyse
Laufzeit: 01.03.2013 bis 28.02.2014
Vision dieses Fokusbereichs des Forschungscampus STIMULATE ist es, neue Konzepte im Bereich Datenmanagement bzw. Suche und Exploration in heterogenen medizinischen Daten verschiedenster Herkunft zu entwickeln. Ziel ist es unter Berücksichtigung aller Anforderungen, z.B. Anonymisierung oder der Rechte an den Daten, eine möglichst effektive Unterstützung medizinischer Abläufe zu ermöglichen - d.h. das Entdecken von relevanten, ähnlichen Daten, oder noch unbekannten Zusammenhängen.
Entwicklung eines Explorationswerkzeugs für technische Berichte
Laufzeit: 01.01.2012 bis 31.12.2013
Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Systems, das die interaktive Exploration (Suche und Navigation) von Forschungsberichten ermöglicht. Hierzu müssen die Berichte geeignet indexiert und ein Suchinterface implementiert werden. Das Ergebnis dient als Grundlage für Projekte, die sich mit einer weiterführenden, semantischen Suche in den Forschungsberichten beschäftigen.
SENSE - Management-Lösung zur intelligenten Nutzung multimedialer Dokumentenbestände
Laufzeit: 01.01.2012 bis 31.12.2013
Das größte Kapital eines Unternehmens ist das branchenspezifische Wissen und die entsprechende Erfahrung. Dieses Knowhow ist in immer stärkerem Maße digital in multimedialen Dokumenten gespeichert, die neben Text und Bildern auch Audio und Video, etc. beinhalten. Das führt zu einer steigenden Nachfrage nach Dokumenten-Management-Lösungen, die den gesamten Informations-Lebenszyklus der Dokumente erkennen und unterstützen.
Im SENSE-Projekt soll eine intelligente, flexible und durchgängige Lösung konzipiert und evaluiert werden, die diesem Anspruch genügt. Als Ausgangspunkt dient vor allem das Zugriffsverhalten auf große und vielseitige Dokumentenbestände, das häufig nach bestimmten Suchmustern erfolgt. Dies führt z. B. zu dem Ansatz, nur die für eine bestimmte Aufgabe relevanten Dokumente in einer personalisierten Form auszuwählen und darzustellen.
ViERforES II - Virtuelle und Erweiterte Realität für höchste Sicherheit und Zuverlässigkeit von Eingebetteten Systemen
Laufzeit: 01.01.2011 bis 30.09.2013
Teilprojekt TP 7 - Interaktive visuelle Datenanalyse und -exploration
Die Funktionalität neuer Produkte wird durch einen zunehmenden Anteil von Software in Form von Eingebetteten Systemen erzielt. Im Zusammenwirken mit anderen funktionsbestimmenden Komponenten komplexer technischer Systeme erfordert das neue Technologien zur Beherrschung von höchster Sicherheit und Zuverlässigkeit von Produktentwicklungen. Ziel von ViERforES ist es, durch Einsatz von Virtueller und Erweiterter Realität auch nicht-physikalische Produkteigenschaften sichtbar zu machen und so adäquate Methoden und Werkzeuge für das Engineering zu entwickeln. Ziel dieses VIERforES-Querschnittsthemas ist es, geeignete Visualisierungs- und Interaktionstechniken für komplexe Visualisierungen von Modellen bzw. zu überwachenden Prozessdaten zu entwickeln, um aufgaben-, nutzer- und kontextabhängig schnelle und sichere Entscheidungen treffen zu können. Dafür müssen zunächst Anforderungen aus den verschiedenen VIERforES-Anwendungsbereichen analysiert und wesentliche Gemeinsamkeiten im Bezug auf Visualisierungs- und Interaktionsanforderungen herausgearbeitet werden. Der Fokus liegt dabei neben Fragen des Layouts für Graph- und Hierarchievisualisierungen besonders auf der Anwendung und Entwicklung von intelligenten Methoden zur Präsentation der in einer Situation relevanten und wesentlichen Detailinformationen bei gleichzeitiger Wahrung des Gesamtüberblicks und Wahrnehmung des Kontextes. Dazu müssen geeignete Techniken aus dem Bereich Multiskalenvisualisierungen, semantisches Zoomen, der Darstellung von Polyhierarchien sowie Multifokustechniken bzw. nichtlineare Detail- und Kontexttechniken auf ihre Eignung untersucht, angepasst bzw. neu entwickelt werden.
EXIST-Gründerstipendium: SciPlore
Laufzeit: 01.08.2011 bis 31.07.2012
Im SciPlore Projekt werden neuartige Ansätze der Zitationsanalyse, die eine bessere Identifikation und Quantifizierung inhaltlicher Ähnlichkeiten zwischen wissenschaftlichen Texten ermöglichen, erforscht. Die entwickelten Verfahren erlauben ein verbessertes Clustering inhaltlich ähnlicher Dokumente sowie die darauf basierende Generierung relevanterer Literaturempfehlungen. Ebenso ermöglichen sie die teilweise Erkennung verschleierter oder übersetzter Plagiate, die bislang nicht automatisiert identifiziert werden konnten. Dies stellte das Projektteam z.B. durch eine Untersuchung der plagiierten Doktorarbeit von Karl-Theodor zu Guttenberg unter Beweis. Die innovativen Technologien sollen in Zukunft die Qualität von Recherche- und Literaturempfehlungs- sowie Plagiatserkennungssystemen deutlich steigern.
EXIST-Gründerstipendium: Academmic-Software für die Literaturrecherche, Literaturverwaltung und das Verfassen von Literatur
Laufzeit: 01.07.2011 bis 30.06.2012
Ziel des Docear-Projektes ist es, eine Software zu entwickeln, die Akademische Suchmaschine bzw. digitalen Bibliothek, Dokumentenmanagementsystem einschließlich PDF Reader, Referenzmanager, Mind Mapping Modul, Textverarbeitung, und Empfehlungsdienst in einer Anwendung integriert. So soll die Suche, Verwaltung und Erstellung von Literatur stark vereinfacht werden. Neben der Software selbst stehen Empfehlungen für wissenschaftliche Literatur, Konferenzen und Journals im Schwerpunkt der Forschung. Hierzu entwickelt das Docear-Team Verfahren um basierend auf den Daten der Nutzer (Suchbegriffe, gelesene Paper, Entwürfe für eigene Paper, Referenzen, etc.), detaillierte Nutzerprofile zu erstellen und diese für Empfehlungen zu nutzen. Eine erste Version der Software ist auf www.docear.org erhältlich.
AUCOMA: Adaptive und nutzerzentrierte Verfahren zur Organisation und Erschließung von digitalen Musikarchiven
Laufzeit: 01.01.2008 bis 31.03.2012
Unterschiede im Musikgeschmack, in den Hörgewohnheiten und nicht zuletzt in der musikalischer Ausbildung zwischen verschiedenen Nutzern stellen große Herausforderungen an die Entwicklung von Systemen für den Zugriff auf private und öffentliche Musikarchive. Nur wenige aktuelle Forschungsarbeiten im Bereich des Musik Information Retrieval beschäftigen sich jedoch mit der Entwicklung von Verfahren, welche die nutzerspezifischen Anforderungen berücksichtigen. Des Weiteren beschränken sich Benutzerschnittstellen existierender Systeme meist auf die Darstellung von reinen Inhalten (einzelner Musikstücke oder einer Sammlung) und vernachlässigen den Aspekt der Organisation, welcher allenfalls im Kontext der Playlisten-Generierung betrachtet wird.
Im Rahmen dieses Forschungsprojektes sollen Verfahren und Datenstrukturen für einen effizienten nutzerzentrierten Zugriff auf Musikarchive entwickelt werden. Hierzu müssen geeignete Modelle zur Bestimmung deskriptiver und ggf. semantischer Merkmale von Musikstücken und zur Analyse und Modellierung von Nutzern entworfen werden. Die Nutzermodelle sollen dabei Interessen und Fachwissen sowie Präferenzen eines Nutzers in einer Form repräsentieren, die eine möglichst direkte Verwendung in adaptiven Ähnlichkeitsmaßen erlaubt. Ziel ist es, ein System zu entwickeln, das für den Nutzer bisher unbekannte Musikarchive automatisch in einer für den Nutzer natürlichen und intuitiven Weise strukturiert und somit eine individuelle Unterstützung bei Organisation, Suche und Navigation bietet.
Informationsverhalten von Kindern im Internet
Laufzeit: 01.01.2010 bis 31.10.2011
Das Deutsche Jugendinstitut (DJI) führt eine empirische Studie zur Bestimmung des Suchverhaltens von Kindern auf Kindersuchmaschinen durch. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) sowie aus dem Europäischen Sozialfonds für Deutschland (ESF) gefördert. Ein Kernstück ist die Analyse von Logfiles dreier Kindersuchmaschinen. Ziel ist es, die folgenden zentrale Fragestellungen zu beantworten: Nach was suchen Kinder auf Suchmaschinen? (Informationsbedarf) Zweitens, wie suchen Kinder auf Suchmaschinen? (in Stichworten, ausformulierten Sätzen, mit iterativen Verfeinerungen) Und drittens, wird der Informationsbedarf der Kinder von den Suchmaschinen gedeckt? Dazu wurden die Logfiles der Suchmaschinen mit Hilfe von Techniken aus dem Bereich Data and Knowledge Engineering aufbereitet und analysiert.
Behavioural Targeting Machbarkeitsstudie
Laufzeit: 01.07.2010 bis 30.09.2011
Im Rahmen der Behavioural Targeting Machbarkeitsstudie wurde analysiert welches Potential die Analyse von Nutzerdaten über die Online-Nutzung von Web-Shops zur Personalisierung des Inhalts des Shopangebots bieten kann. Hierbei wurden anonymisierte Logdaten von zwei Shops auf ihre Verwendbarkeit untersucht. Die Ergebnisse der Studie bilden eine Grundlage für eine spätere Integration von Verfahren zur semi-automatischen Optimierung von Rankingverfahren und eine personalisierte Produktempfehlung. Die Hauptziele des Projekts waren die Analyse von Nutzerdaten über die Online-Nutzung von Web-Shops in Bezug auf Verwendbarkeit zur Optimierung des Rankings für Nutzer und zur Bestimmung von Nutzergruppen, die zu einer Klassifikation von (neuen) Nutzern verwendet werden können.
Text-Navigation für Forschungsberichte
Laufzeit: 01.09.2010 bis 30.06.2011
Das Projekt beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Systems, das die interaktive Exploration (Suche und Navigation) von Forschungsberichten ermöglicht. Hierzu müssen die Berichte geeignet indexiert und ein Explorationsinterface implementiert werden. Das Ergebnis dient als Grundlage für weitere Forschungsarbeiten, die sich mit einer weiterführenden, interaktiven semantischen Suche in Forschungsberichten beschäftigen.
Bisociation Networks for Creative Information Discovery (BISON)
Laufzeit: 01.06.2008 bis 31.05.2011
The concept of association is at the heart of many of today's powerful ICT technologies such as information retrieval and data mining. These technologies typically employ association by similarity or co-occurrence to discover new information relevant to the evidence already known to the user. However, association techniques fail to discover relevant information that is not related in obvious associative ways, in particular information that is related across different contexts. It is these kinds of context-crossing associations that are often needed in innovative domains.
Domains that are characterized by the need to develop innovative solutions require a form of creative information discovery from increasingly complex, heterogeneous and geographically distributed information sources. These domains, including design and engineering (drugs, materials, processes, devices), areas involving art (fashion and entertainment), and scientific discovery disciplines, require a different ICT paradigm that can help users to uncover, select, re-shuffle, and combine diverse contents to synthesize new features and properties leading to creative solutions. People working in these areas employ creative thinking to connect seemingly unrelated information, for example, by using metaphors or analogical reasoning. These modes of thinking allow the mixing of conceptual categories and contexts, which are normally separated. The functional basis for these modes is a mechanism called bisociation.
The main goal of the project is to develop a system(BISON) that makes use of these bisociation mechanisms. We anticipate that the BISON system will provide truly creative solutions in an interactive environment that implements novel knowledge integration, network visualisation and machine learning methods to aid creative discovery. BISON builds on widely researched methodologies such as association rule learning, analogical, metaphoric and case-based reasoning.
Computergenerierte expressive Musikdarbietung für die musikwissenschaftliche Höranalyse
Laufzeit: 01.10.2008 bis 31.03.2011
Die Höranalyse, das bewusste Erleben eines musikalischen Werkes, stellt eines der wichtigsten Werkzeuge in der musikwissenschaftlichen Analysearbeit dar, gilt oft sogar als letzte Instanz, die über Urteil und Interpretation einer Komposition entscheidet. Ziel des beantragten Projektes ist die Entwicklung von informatischen Verfahren, die ein Musikstück seinem Inhalt (motivische Strukturen, dramaturgische Kulminationspunkte, Harmonik, Metrik usw.) entsprechend ausdrucksvoll darbieten und kontrastive Höranalysen auf Basis unterschiedlichster inhaltlicher/analytischer Auslegungen möglich machen. Forschungsgegenstand ist im Besonderen das außerordentlich umfangreiche und noch immer nicht voll erschlossene Oeuvre des aus Magdeburg stammenden Barockkomponisten Georg Philipp Telemann.
Das Projekt ist eine institutsübergreifende Kooperation zwischen den Arbeitsgruppen Visual Computing und Data & Knowledge Engineering der Fakultät für Informatik und einer außeruniversitären Forschungseinrichtung, dem Zentrum für Telemannpflege und -Forschung Magdeburg. Die Arbeitsgruppen bilden die inhaltliche Verbindung zwischen dem Forschungsfeld Informationsvisualisierung (Teilbereich Informationssonifikation) des Forschungsschwerpunktes Computervisualistik und dem Forschungsfeld Data and Knowledge Engineering.
ViERforES - Visualisierungstechniken
Laufzeit: 01.07.2008 bis 31.12.2010
Die Funktionalität neuer Produkte wird durch einen zunehmenden Anteil von Software in Form von Eingebetteten Systemen erzielt. Im Zusammenwirken mit anderen funktionsbestimmenden Komponenten komplexer technischer Systeme erfordert das neue Technologien zur Beherrschung von höchster Sicherheit und Zuverlässigkeit von Produktentwicklungen. Ziel von ViERforES ist es, durch Einsatz von Virtueller und Erweiterter Realität auch nicht-physikalische Produkteigenschaften sichtbar zu machen und so adäquate Methoden und Werkzeuge für das Engineering zu entwickeln. Ziel dieses VIERforES-Querschnittsthemas ist es, geeignete Visualisierungs- und Interaktionstechniken für komplexe Visualisierungen von Modellen bzw. zu überwachenden Prozessdaten zu entwickeln, um aufgaben-, nutzer- und kontextabhängig schnelle und sichere Entscheidungen treffen zu können. Dafür müssen zunächst Anforderungen aus den verschiedenen VIERforES-Anwendungsbereichen analysiert und wesentliche Gemeinsamkeiten im Bezug auf Visualisierungs- und Interaktionsanforderungen herausgearbeitet werden. Der Fokus liegt dabei neben Fragen des Layouts für Graph- und Hierarchievisualisierungen besonders auf der Anwendung und Entwicklung von intelligenten Methoden zur Präsentation der in einer Situation relevanten und wesentlichen Detailinformationen bei gleichzeitiger Wahrung des Gesamtüberblicks und Wahrnehmung des Kontextes. Dazu müssen geeignete Techniken aus dem Bereich Multiskalenvisualisierungen, semantisches Zoomen, der Darstellung von Polyhierarchien sowie Multifokustechniken bzw. nichtlineare Detail- und Kontexttechniken auf ihre Eignung untersucht, angepasst bzw. neu entwickelt werden.
Adaptive Verfahren zur nutzerzentrierten Organisation von Musikarchiven
Laufzeit: 01.07.2007 bis 30.06.2009
Im Rahmen dieser Dissertation sollen Verfahren und Datenstrukturen für einen effizientennutzerzentrierten Zugriff auf Musikarchive entwickelt werden. Hierzu müssen geeignete Modellezur Bestimmung deskriptiver und ggf. semantischer Merkmale von Musikstücken und zurAnalyse und Modellierung von Nutzern entworfen werden. Die Nutzermodelle sollen dabei Interessen und Fachwissen sowie Präferenzen eines Nutzers in einer Form repräsentieren, die eine möglichst direkte Verwendung in adaptiven Ähnlichkeitsmaßen erlaubt. Ziel ist es, ein Systemzu entwickeln, das - für den Nutzer bisher unbekannte - Musikarchive automatisch in einer für den Nutzer natürlichen und intuitiven Weise strukturiert und somit eine individuelle Unterstützung bei Organisation, Suche und Navigation bietet.
Benutzeradaptive Schnittstellen zur Suche und Navigation in Dokumentendatenbanken
Laufzeit: 01.05.2008 bis 30.04.2009
Das Ziel des Forschungsprojektes ist die Entwicklung interaktiver, adaptiver Benutzerschnittstellen für die Suche und Navigation in unstrukturierten Datenbanken (Information Retrieval Support Systems; IRS-Systeme). Hierbei sollen einige Hauptprobleme existierender Modelle behoben werden. Dies betrifft vor allem die unzureichende Einbindung von Benutzermodellen als auch die mangelhafte Integration der einzelnen Systemkomponenten in ein Gesamtsystem. Im Unterschied zur Dokumentensuche ist das Ziel eines IRS-Systems nicht nur die Suche nach Dokumenten, die zu einer Anfrage passen, sondern eine umfassende Unterstützung eines Nutzers bei der Suche nach Informationen in einer Dokumentensammlung. Diese ist in der Regel nicht nach einem Schritt abgeschlossen, sondern besteht aus einem interaktiven Prozess. Um weitere Suchschritte zu vereinfachen, muss ein IRS-System effiziente Verfahren zur Präsentation der Suchergebnisse und der den Dokumenten zugrunde liegenden Informationen sowie deren Querbezüge zur Verfügung stellen. Im Idealfall sollte das System den nächsten Suchschritt des Nutzers antizipieren. Um dies erreichen zu können, ist neben einer Analyse der Suchanfragen und der Dokumentendatenbank eine dynamische Analyse des Benutzerverhaltens notwendig. Die Ergebnisse können dann in interaktiven Methoden zur kontextabhängigen Strukturierung und Visualisierung verwendet werden. Bei den Studien sollen neben klassischen Verfahren des Information Retrieval und der Integration von Ontologien auch Methoden der Computational Intelligence und des maschinellen Lernens betrachtet werden. Das Projekt wird im Rahmen des Aktionsplan-Informatik der DFG, einem Sonderprogramm im Rahmen des Emmy-Noether Programms, gefördert.
Personalized Hierarchical Structuring
Laufzeit: 01.09.2003 bis 31.08.2008
Die Promotion beschäftigte sich mit der nutzerorientierten Strukturierung von Dokumentsammlungen. Ziel ist es, einem Benutzer die Informationssuche in Sammlungen zu vereinfachen, indem die Dokumente hierarchisch strukturiert werden. Dabei soll sich die automatisch erzeugte Strukturierung an der Sichtweise des Nutzers orientieren.
Benutzeradaptive Schnittstellen zur Suche und Navigation in Dokumentendatenbanken
Laufzeit: 01.05.2003 bis 30.04.2008
Das Ziel des Forschungsprojektes ist die Entwicklung interaktiver, adaptiver Benutzerschnittstellen für die Suche und Navigation in unstrukturierten Datenbanken (Information Retrieval Support Systems; IRS-Systeme). Hierbei sollen einige Hauptprobleme existierender Modelle behoben werden. Dies betrifft vor allem die unzureichende Einbindung von Benutzermodellen als auch die mangelhafte Integration der einzelnen Systemkomponenten in ein Gesamtsystem.Im Unterschied zur Dokumentensuche ist das Ziel eines IRS-Systems nicht nur die Suche nach Dokumenten, die zu einer Anfrage passen, sondern eine umfassende Unterstützung eines Nutzers bei der Suche nach Informationen in einer Dokumentensammlung. Diese ist in der Regel nicht nach einem Schritt abgeschlossen, sondern besteht aus einem interaktiven Prozess. Um weitere Suchschritte zu vereinfachen, muss ein IRS-System effiziente Verfahren zur Präsentation der Suchergebnisse und der den Dokumenten zugrunde liegenden Informationen sowie deren Querbezüge zur Verfügung stellen. Im Idealfall sollte das System den nächsten Suchschritt des Nutzers antizipieren. Um dies erreichen zu können, ist neben einer Analyse der Suchanfragen und der Dokumentendatenbank eine dynamische Analyse des Benutzerverhaltens notwendig. Die Ergebnisse können dann in interaktiven Methoden zur kontextabhängigen Strukturierung und Visualisierung verwendet werden. Bei den Studien sollen neben klassischen Verfahren des Information Retrieval und der Integration von Ontologien auch Methoden der Computational Intelligence und des maschinellen Lernens betrachtet werden.
Das Projekt wird im Rahmen des Aktionsplan-Informatik der DFG, einem Sonderprogramm im Rahmen des Emmy-Noether Programms, gefördert.
Semantic Support for Multilingual Text Retrieval
Laufzeit: 01.09.2003 bis 30.04.2008
Ziel dieser Dissertation ist die Entwicklung einer mehrsprachigen Benutzeroberfläche, die den Nutzer beim Suchprozess unterstützt und dabei die von ihm beherrschten Sprachen und die unterschiedlichen Bedeutungen seines Suchbegriffes anhand von linguistischen Ontologien berücksichtigt. Verschiedene überwachte und unüberwachte Lernverfahren wurden zur Gruppierung und Kategorisierung semantisch-ähnlicher Dokumente eingesetzt, die interaktiv nach Bedeutung gefiltert werden konnten.
Nature-inspired Smart Information Systems (NiSIS)
Laufzeit: 01.02.2005 bis 31.01.2008
NiSIS ist ein Coordination Action (CA) Projekt der EU. Das Projekt hat zum Ziel Forschung an intelligenten Verfahren im Bereich von Informationssystemen zu koordinieren. Ziel ist insbesondere die Betrachtung von Modellen, die auf in der Natur vorkommenden Systemen beruhen oder durch natürliche Systeme motiviert werden. Hierbei werden sowohl natürliche Prozesse auf biologischer Ebene (micro) als auch auf Verhaltensebene (macro) einbezogen. Das Projekt hat 31 Partnerinstitutionen aus 13 Ländern.
Building Personalised off-line Self-Service Repositories
Laufzeit: 01.10.2005 bis 01.05.2007
Ziel des Projektes ist die Entwicklung von Verfahren, die einen personalisierten Zugriff auf Informationssysteme ermöglichen, d.h. die vom System zur Verfügung gestellten Dokumente sollen abhängig vom Interessen-. und Kontextprofil eines Nutzers ausgewählt und strukturiert werden.
User Adaptive Search Interfaces
Laufzeit: 01.12.2002 bis 30.07.2004
Diese Projektgruppe wurde als Teil des European Network of Excellence on Intelligent Technologies for Smart Adaptive Systems (EUNITE) gegründet, um den Stand der Forschung in benutzeradaptiven Suchschnittstellen kritisch zu hinterfragen und die wissenschaftliche Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Forschungsgruppen und der Industrie zu verstärken.
- Volkswagen AG
- Europäische Forschungsgesellschaft für Blechverarbeitung e.V. (EFB)
- Tehnische Universität Dresden, Fakultät Informatik, Lehrstuhl für Multimediatechnik
- ifak Institut für Automation und Kommunikation e.V. Magdeburg
- Zentrum für Produkt-, Verfahrens- und Prozessinnovation GmbH
- Zentrum für Sozialforschung Halle e.V. ZSH
2024
Saccadic eye movements and search task difficulty as basis of modelling user knowledge in information seeking
Liu, Ying-Hsang; Nürnberger, Andreas; Rettstatt, Jenny; Ragni, Marco
In: Proceedings of the 46th Annual Conference of the Cognitive Science Society - UC Merced ; Samuelson, L. K. . - 2024, S. 2112-2120
A strategy for implementing domain-based task generation and evaluation system using text-text generative models
Obionwu, Chukwuka Victor; Mukherjee, Diptesh; Devadas, Vishnu; Mittal, Shimony; Ghumman, Anam Naimat; John, Anjali Katherine; Buch, Anja; Nürnberger, Andreas; Saake, Gunter
In: New Technology in Education and Training , 1st ed. 2024. - Singapore : Springer Nature Singapore ; Hong, Jon-Chao, S. 27-40 [Konferenz: 5th International Conference on Advance in Education and Information Technology, AEIT 2024, Nagoya, Japan, January 5-7, 2024]
CT-augmented digital tomosynthesis image reconstruction in image-guided bronchoscopy interventions
Saad, Fatima; Frysch, Robert; Saalfeld, Sylvia; Kellnberger, Stephan; Schulz, Jessica; Fahrig, Rebecca; Bhadra, Krish; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: Medical physics - Hoboken, NJ : Wiley . - 2024, insges. 1-13 S. [Online first]
Deformable 3D/3D CT-to-digital-tomosynthesis image registration in image-guided bronchoscopy interventions
Saad, Fatima; Frysch, Robert; Saalfeld, Sylvia; Kellnberger, Stephan; Schulz, Jessica; Fahrig, Rebecca; Bhadra, Krish; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: Computers in biology and medicine - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 171 (2024), Artikel 108199, insges. 13 S.
Exploration of interpretability techniques for deep COVID-19 classification using chest X-ray images
Chatterjee, Soumick; Saad, Fatima; Sarasaen, Chompunuch; Ghosh, Suhita; Krug, Valerie; Khatun, Rupali; Mishra, Rahul; Desai, Nirja; Radeva, Petia; Rose, Georg; Stober, Sebastian; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Journal of imaging - Basel : MDPI, Bd. 10 (2024), Heft 2, Artikel 45, insges. 22 S.
Beyond Nyquist - a comparative analysis of 3D deep learning models enhancing MRI resolution
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Ashoka, Anitha Bhat Talagini; Vasudeva, Mayura Gurjar Cheepinahalli; Saravanan, Shudarsan; Sambandham, Venkatesh Thirugnana; Tummala, Pavan; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Journal of imaging - Basel : MDPI, Bd. 10 (2024), Heft 9, Artikel 207, insges. 34 S.
DDoS-UNet - incorporating temporal information using dynamic dual-channel UNet for enhancing super-resolution of dynamic MRI
Chatterjee, Soumick; Sarasaen, Chompunuch; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: IEEE access / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE, Bd. 12 (2024), S. 99122-99136
Towards Digital Tomosynthesis-Guided Bronchoscopy Interventions
Saad, Fatima; Wolter, Martin; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2024, 1 Online-Ressource (xxiv, 160 Seiten, 120,81 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 145-160][Literaturverzeichnis: Seite 145-160]
Spacetime in the brain - deep learning analysis of rapid brain network neuromodulation in visual function and vision restoration
Wu, Zheng; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2024, 1 Online-Ressource (x, 121 Seiten, 22,25 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 91-117][Literaturverzeichnis: Seite 91-117]
2023
Exploiting the inter-rater disagreement to improve probabilistic segmentation
Chatterjee, Soumick; Gaidzik, Franziska; Sciarra, Alessendro; Mattern, Hendrik; Gabor, Janiga; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Pathiraja, Sahani
In: ISMRM & ISMRT Annual Meeting & Exhibition - Concord, CA : International Society for Magnetic Resonance in Medicine . - 2023, Artikel 0810
Complex-valued fourier primal-dual - undersampled MRI reconstruction in hybrid-space
Chatterjee, Soumick; Ernst, Philipp; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ISMRM & ISMRT Annual Meeting & Exhibition - Concord, CA : International Society for Magnetic Resonance in Medicine . - 2023, Artikel 4955
Enhancing vessel continuity in deep learning based segmentation using maximum intensity projection as loss
Chatterjee, Soumick; Varma Chintalapati, Karthikesh; Radhakrishna, Chethan; Ram Kumar, Sri Chandana Hudukula; Sutrave, Raviteja; Mattern, Hendrik; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ISMRM & ISMRT Annual Meeting & Exhibition - Concord, CA : International Society for Magnetic Resonance in Medicine . - 2023, Artikel 3769 [Meeting: ISMRM & ISMRT Annual Meeting & Exhibition, Toronto, 03-08 June 2023]
Evaluating Prototypes and Criticisms for Explaining Clustered Contributions in Digital Public Participation Processes
Schütz, Lars; Bade, Korinna; Nürnberger, Andreas
In: Deep Learning Theory and Applications , 1st ed. 2023. - Cham : Springer Nature Switzerland ; Conte, Donatello, S. 434-455
Supporting the Exploration and Analysis of Public Participation Process Data with Rankings and Clusterings
Schütz, Lars; Bade, Korinna; Nürnberger, Andreas
In: NWK 2023 - Tagungsband zur 23. Nachwuchswissenschaftler*innenkonferenz , 2023 - Wernigerode : Hochsch. Harz ; Stolzenburg, Frieder, S. 317-324, 1 Online-Ressource (7 Seiten)
Flavours of convolution for unsupervised aspect extraction and aspect-based sentiment analysis
Chatterjee, Soumick; Prakash, Sowmya; Nürnberger, Andreas
In: CEUR workshop proceedings - Aachen, Germany : RWTH Aachen, Bd. 3551 (2023), Artikel paper7, insges. 14 S.
Unboxing the black-box of deep learning based reconstruction of undersampled MRIs
Chatterjee, Soumick; Das, Arnab; Khatun, Rupali; Nürnberger, Andreas
In: CEUR workshop proceedings - Aachen, Germany : RWTH Aachen, Bd. 3518 (2023), Artikel paper2, insges. 14 S.
Liver segmentation in time-resolved C-arm CT volumes reconstructed from dynamic perfusion scans using time separation technique
Chatterjee, Soumick; Haseljić, Hana; Frysch, Robert; Kulvait, Vojtěch; Semshchikov, Vladimir; Hensen, Bennet; Wacker, Frank; Brüsch, Inga; Werncke, Thomas; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: 2022 IEEE 5th International Image Processing, Applications and Systems Conference / IEEE International Conference on Image Processing Applications and Systems , 2022 - [Piscataway, NJ] : IEEE . - 2023, insges. 7 S.
Complex network for complex problems - a comparative study of CNN and Complex-valued CNN
Chatterjee, Soumick; Tummala, Pavan; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: 2022 IEEE 5th International Image Processing, Applications and Systems Conference / IEEE International Conference on Image Processing Applications and Systems , 2022 - [Piscataway, NJ] : IEEE . - 2023, insges. 5 S.
Digitalisierung in der Kinder- und Jugendhilfe
Steckel, Mirko; Auchter, Roman; Bernig, Christoph; Eschwege, Kerstin; Lorenz, Lisa; Nürnberger, Andreas; Thiel, Marcus
In: Digitalisierung der Arbeitswelt im Mittelstand 3 , 1st ed. 2023. - Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg ; Nitsch, Verena, S. 403-427
Acoustic inter- and intra-room similarity based on room acoustic parameters
Treybig, Lukas; Höbel-Müller, Juliane; Werner, Stephan; Nürnberger, Andreas
In: Engineering for a changing world - Ilmenau : ilmedia ; Sattler, Kai-Uwe *1968-* . - 2023, S. 1-15, Artikel 5.2.136
Deep coordinate regression for weakly supervised segmentation of the locus coeruleus in MRI
Dünnwald, Max; Ernst, Philipp; Düzel, Emrah; Tönnies, Klaus; Betts, Matthew J.; Nürnberger, Andreas; Oeltze-Jafra, Steffen
In: 2023 IEEE 36th International Symposium on Computer-Based Medical Systems / IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems , 2023 - Piscataway, NJ : IEEE ; Almeida, João Rafael, S. 441-445
Comprehensive Differentiation of Partitional Clusterings
Schütz, Lars; Bade, Korinna; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 25th International Conference on Enterprise Information Systems ; Volume 2: Proceedings of the 25th International Conference on Enterprise Information Systems . - 2023, S. 243-255, 1 Online-Ressource (11 Seiten)
Liver segmentation using turbolift learning for CT and cone-beam C-arm perfusion imaging
Haseljić, Hana; Chatterjee, Soumick; Frysch, Robert; Kulvait, Vjtěch; Semshchikov, Vladimir; Hensen, Bennet; Wacker, Frank; Brüsch, Inga; Werncke, Thomas; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: Computers in biology and medicine - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 154 (2023), Artikel 106539
Morpheme-based neural machine translation models for low-resource fusion languages
Gezmu, Andargachew Mekonnen; Nürnberger, Andreas
In: ACM transactions on Asian and low-resource language information processing / Association for Computing Machinery - New York, NY : ACM, Bd. 22 (2023), Heft 9, Artikel 231, insges. 13 S.
Sinogram upsampling using Primal-Dual UNet for undersampled CT and radial MRI reconstruction
Ernst, Philipp; Chatterjee, Soumick; Rose, Georg; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Neural networks - Amsterdam : Elsevier, Bd. 166 (2023), S. 704-721
Editorial Special Section on Featured Research From the 2nd International Conference on Human-Machine Systems
Kaber, David B.; Nürnberger, Andreas; Fortino, Giancarlo; Mendonça, David
In: IEEE transactions on human-machine systems / Institute of Electrical and Electronics Engineers - [New York, NY] : IEEE, Bd. 53 (2023), Heft 4, S. 653-656
MICDIR - multi-scale inverse-consistent deformable image registration using UNetMSS with self-constructing graph latent
Chatterjee, Soumick; Bajaj, Himanshi; Siddiquee, Istiyak H.; Subbarayappa, Nandish Bandi; Simon, Steve; Shashidhar, Suraj Bangalore; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Computerized medical imaging and graphics - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 108 (2023), Artikel 102267
Global brain network modularity dynamics after local optic nerve damage following noninvasive brain stimulation - an EEG-tracking study
Wu, Zheng; Xu, Jiahua; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: Cerebral cortex - Oxford : Oxford Univ. Press, Bd. 33 (2023), Heft 8, S. 4729-4739
Large scale partial- and near-duplicate image retrieval using spatial information of local features
Ahmad Alyosef, Afra'a; Nürnberger, Andreas; Tönnies, Klaus
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2023, 1 Online-Ressource (xxiii, 185 Seiten, 16,1 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 170-185][Literaturverzeichnis: Seite 170-185]
Subword-based Neural Machine Translation for low-resource fusion languages
Gezmu, Andargachew Mekonnen; Nürnberger, Andreas; De Luca, Ernesto William
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2023, 1 Online-Ressource (viii, 118 Seiten, 1,92 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 91-118][Literaturverzeichnis: Seite 91-118]
Prior knowledge for deep learning based interventional cone beam Computed Tomography reconstruction
Ernst, Philipp; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2023, 1 Online-Ressource (xiii, 151 Seiten, 13,57 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 111-124][Literaturverzeichnis: Seite 111-124]
Handbook of human-machine systems
Fortino, Giancarlo; Kaber, David; Nürnberger, Andreas
In: Wiley, 2023, 1 Online-Ressource (544 Seiten), ISBN: 978-1-119-86366-3
Information search behavior profiles - analysis of search activities & behavior driven ranking
Schwerdt, Johannes; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2023, 1 Online-Ressource (xv, 212 Seiten, 4,85 MB)
Complex-valued fourier primal-dual - undersampled MRI reconstruction in hybrid-space
Chatterjee, Soumick; Ernst, Philipp; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Konferenz: ISMRM 2023, Toronto, Canada, June 2023, ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2023, insges. 3 S.
Enhancing vessel continuity in deep learning based segmentation using maximum intensity projection as loss
Chatterjee, Soumick; Chintalapati, Karthikesh Varma; Radhakrishna, Chethan; Hudukula Ram Kumar, Sri Chandana; Sutrave, Raviteja; Mattern, Hendrik; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2023, insges. 4 S. [Konferenz: ISMRM 2023, Toronto, Canada, June 2023]
Approach for exploring a search map through audible landmarks in Virtual Reality
Klein, Florian; Höbel-Müller, Juliane; Polley, Sayantan; Werner, Stephan; Nürnberger, Andreas
In: DAGA 2023 - Berlin : Deutsche Gesellschaft für Akustik e.V., S. 1617-1619, ISBN: 978-3-939296-21-8
Exploiting the inter-rater disagreement to improve probabilistic segmentation
Chatterjee, Soumick; Schulz, Franziska; Sciarra, Alexandro; Mattern, Hendrik; Janiga, Gábor; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Pathiraja, Sahani
In: Konferenz: ISMRM 2023, Toronto, Canada, June 2023, ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2023, insges. 4 S.
2022
Improvement of magnetic resonance (MR) imaging-based temperature-controlled hyperthermia by reconstructing highly undersampled MR acquisition
Khatun, Rupali; Chatterjee, Soumick; Hader, Michael; Schmidt, Manfred; Bert, Christoph; Wadepohl, M.; Fietkau, Rainer; Ott, Oliver; Nürnberger, Andreas; Gaipl, Udo; Frey, Benjamin
In: 34th Annual Meeting European Society for Hyperthermic Oncology - ESHO . - 2022, S. 73-74, Artikel L72 [Meeting: 34th Annual Meeting European Society for Hyperthermic Oncology, Gothenburg, Sweden, 14-17 September 2022]
Deep learning of brain spacetime to predict outcome of vision restoration therapy using non-invasive brain stimulation
Wu, Zheng; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: FENS Forum - FENS . - 2022, Artikel S04-576 [Forum: FENS Forum 2022, Paris, France, 09-13.07.2022]
DMISTA - conceptual data model for interactions in support ticket administration
Mertens, Christian; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 24th International Conference on Enterprise Information Systems - Volume 1 - [Setúbal, Portugal] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda. ; Filipe, Joaquim . - 2022, S. 112-119 [Konferenz: 24th International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS, Online, April 25-27, 2022]
A skill sharing platform for team collaboration and knowledge exchange
Obionwu, Victor; Nürnberger, Anderas; Saake, Gunter
In: WEBIST 2022 - [Setúbal] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda. ; Decker, Stefan, S. 365-372 [Konferenz: 18th International Conference on Web Information Systems and Technologies, WEBIST 2022, Valletta - Malta, October 25 - 27, 2022]
Iterative intraoperative digital tomosynthesis image reconstruction using a prior as initial image
Saad, Fatima; Frysch, Robert; Pfeiffer, Tim; Saalfeld, Sylvia; Schulz, Jessica; Georgi, Jens-Christoph; Nürnberger, Andreas; Lauritsch, Günter; Rose, Georg
In: Proceedings of SPIE - Bellingham, Wash. : SPIE, Bd. 12304 (2022), Artikel 123042Y [Konferenz: Seventh International Conference on Image Formation in X-Ray Computed Tomography, ICIFXCT 2022, Baltimore, United States, 2022]
Towards patient specific reconstruction using perception-aware CNN and planning CT as prior
Ghosh, Suhita; Ernst, Philipp; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Stober, Sebastian
In: IEEE ISBI 2022 proceedings , 2022 - Piscataway, NJ, USA1 : IEEE ; isbi [Konferenz: 19th International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI, Kolkata, India, 28-31 March 2022]
X-vision - explainable image retrieval by re-ranking in semantic space
Polley, Sayantan; Mondal, Subhajit; Mannam, Venkata Srinath; Kumar, Kushagra; Patra, Subhankar; Nürnberger, Andreas
In: CIKM '22: proceedings of the 31th ACM International Conference on Information & Knowledge Management , 2022 - New York, NY : Association for Computing Machinery ; Al Hasan, Mohammad, S. 4955-4959 [Konferenz: 31st ACM International Conference on Information and Knowledge Management, Atlanta, GA, USA, October 17 - 21, 2022]
DS6, deformation-aware semi-supervised learning - application to small vessel segmentation with noisy training data
Chatterjee, Soumick; Prabhu, Kartik; Pattadkal, Mahantesh; Bortsova, Gerda; Sarasaen, Chompunuch; Dubost, Florian; Mattern, Hendrik; Bruijne, Marleen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Journal of imaging - Basel : MDPI, Bd. 8 (2022), Heft 10, Artikel 259, insges. 22 S.
ReconResNet: Regularised residual learning for MR image reconstruction of undersampled cartesian and radial data
Chatterjee, Soumick; Breitkopf, Mario; Sarasaen, Chompunuch; Yassin, Hadya; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: Computers in biology and medicine - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 143 (2022), Artikel 105321
TorchEsegeta - framework for interpretability and explainability of image-based deep learning models
Chatterjee, Soumick; Das, Arnab; Mandal, Chirag; Mukhopadhyay, Budhaditya; Vipinraj, Manish; Shukla, Aniruddh; Nagaraja Rao, Rajatha; Sarasaen, Chompunuch; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Applied Sciences - Basel : MDPI, Bd. 12 (2022), Heft 4, Artikel 1834, insges. 20 S.
Adaptive and maladaptive brain functional network reorganization after stroke in hemianopia patients - an electroencephalogram-tracking study
Xu, Jiahua; Schoenfeld, Mircea Ariel; Rossini, Paolo Maria; Tatlisumak, Turgut; Nürnberger, Andreas; Antal, Andrea; He, Huiguang; Gao, Ying; Sabel, Bernhard A.
In: Brain Connectivity - New Rochelle, NY : Liebert, Bd. 12 (2022), Heft 8, S. 725-739
Classification of brain tumours in MR images using deep spatiospatial models
Chatterjee, Soumick; Nizamani, Faraz Ahmed; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: Scientific reports - [London] : Macmillan Publishers Limited, part of Springer Nature, Bd. 12 (2022), Artikel 1505, insges. 11 S.
StRegA - unsupervised anomaly detection in brain MRIs using a compact context-encoding variational autoencoder
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Tummala, Pavan; Agrawal, Shubham Kumar; Jauhari, Aishwarya; Kalra, Aman; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Computers in biology and medicine - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 149 (2022), Artikel 106093
User behavior models for exploratory information seeking
Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2022, 1 Online-Ressource (xxiii, 256 Seiten, 8,47 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 239-256][Literaturverzeichnis: Seite 239-256]
Noninvasive brain stimulation and visual field decoding for vision recovery in patients with occipital brain damage
Xu, Jiahua; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2022, 1 Online-Ressource (xiv, 126 Seiten, 26,41 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 101-124][Literaturverzeichnis: Seite 101-124]
Towards combining search and exploration - escaping the filter bubble through map-based exploration
Low, Thomas; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg: Universitätsbibliothek, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2022, 1 Online-Ressource (xii, 210 Seiten, 11,88 MB) [Literaturverzeichnis: Seite 173-189][Literaturverzeichnis: Seite 173-189]
Reducing artefacts in MRI using Deep Learning - enhancing automatic image processing pipelines
Chatterjee, Soumick; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik 2022, xxv, 360 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 317-351][Literaturverzeichnis: Seite 317-351]
Algorithmen und Autonomie - interdisziplinäre Perspektiven auf das Verhältnis von Selbstbestimmung und Datenpraktiken
Verständig, Dan; Kast, Christina; Stricker, Janne; Nürnberger, Andreas
In: Toronto: Verlag Barbara Budrich, 2022, 1 Online-Ressource, ISBN: 978-3-8474-2520-5
Automatic reading detection during online search sessions
Schwerdt, Johannes; Nürnberger, Andreas
In: Adjunct Proceedings of the 30th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization - New York, NY, United States : Association for Computing Machinery . - 2022, S. 13-17
DDoS-UNet - incorporating temporal information using dynamic dual-channel UNet for enhancing super-resolution of dynamic MRI
Chatterjee, Soumick; Serasaen, Chompunuch; Rose, Georg; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning (MIDL), Zürich, 2022]
Dual Branch Prior-SegNet - CNN for interventional CBCT using planning scan and auxiliary segmentation loss
Ernst, Philipp; Ghosh, Suhita; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas
In: Medical Imaging with Deep Learning - OpenReview.net . - 2022, Artikel Paper 92, insges. 3 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning, MIDL 2022, Zürich, Switzerland, July 06, 2022]
Motion-robust dynamic abdominal MRI using k-t GRASP and dynamic dual-channel training of super-resolution U-Net (DDoS-UNet)
Sarasaen, Chompunuch; Chatterjee, Soumick; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: ISMRM-ESMRMB 2022]
Learning to segment brain tumours using an explainable classifier
Chatterjee, Soumick; Yassin, Hadya; Dubost, Florian; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: ISMRM-ESMRMB 2022]
Automated SSIM regression for detection and quantification of motion artefacts in brain MR images
Sciarra, Alessandro; Chatterjee, Soumick; Dünnwald, Max; Placidi, Giuseppe; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver; Oeltze-Jafra, Steffen
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 10 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning (MIDL), Zürich, 2022]
StRegA - unsupervised anomaly detection in brain MRIs using compact context-encoding variational autoencoder
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Tummala, Pavan; Agrawal, Shubham; Jauhari, Aishwarya; Kalra, Aman; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: ISMRM-ESMRMB 2022]
Multi-scale UNet with self-constructing graph latent for deformable image registration
Chatterjee, Soumick; Bajaj, Himanshi; Hossain Siddiquee, Mohammad Istiyak; Bandi Subbarayappa, Nandish; Simon, Steve; Shashidhar, Suraj; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: ISMRM-ESMRMB 2022]
Uncertainty quantification for ground-truth free evaluation of deep learning reconstructions
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Talagini Ashoka, Anitha Bhat; Cheepinahalli Vasudeva, Mayura Gurjar; Saravanan, Shudarsan; Sambandham, Venkatesh Thirugnana; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: ISMRM-ESMRMB 2022]
Reference-less SSIM Regression for Detection and Quantification of Motion Artefacts in Brain MRIs
Sciarra, Alessandro; Chatterjee, Soumick; Dünnwald, Max; Placidi, Giuseppe; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver; Oeltze-Jafra, Steffen
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning (MIDL), Zürich, 2022]
Primal-Dual UNet for sparse view cone beam computed tomography volume reconstruction
Ernst, Philipp; Chatterjee, Soumick; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2022, insges. 4 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning (MIDL), Zürich, 2022]
Automated SSIM regression for detection and quantification of motion artefacts in brain MR images
Sciarra, Alessandro; Chatterjee, Soumick; Dünnwald, Max; Placidi, Giuseppe; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver; Oeltze-Jafra, Steffen
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2022, Artikel 2206.06725, insges. 9 S.
Liver segmentation using turbolift learning for CT and cone-beam C-arm perfusion imaging
Haseljić, Hana; Chatterjee, Soumick; Frysch, Robert; Kulvait, Vojtěch; Semshchikov, Vladimir; Hensen, Bennet; Wacker, Frank; Brüsch, Inga; Werncke, Thomas; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2022, Artikel 2207.10167, insges. 16 S.
MICDIR - multi-scale Inverse-consistent deformable image registration using UNetMSS with self-constructing graph latent
Chatterjee, Soumick; Bajaj, Himanshi; Siddiquee, Istiyak H.; Subbarayappa, Nandish Bandi; Simon, Steve; Shashidhar, Suraj Bangalore; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2022, Artikel 2203.04317, insges. 19 S.
Weakly-supervised segmentation using inherently-explainable classification models and their application to brain tumour classification
Chatterjee, Soumick; Yassin, Hadya; Dubost, Florian; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2022, Artikel 2206.05148, insges. 14 S.
DDoS-UNet - incorporating temporal information using dynamic dual-channel UNet for enhancing super-resolution of dynamic MRI
Chatterjee, Soumick; Sarasaen, Chompunuch; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2022, Artikel 2202.05355, insges. 12 S.
StRegA - unsupervised anomaly detection in brain MRIs using a compact context-encoding variational autoencoder
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Tummala, Pavan; Agrawal, Shubham Kumar; Jauhari, Aishwarya; Kalra, Aman; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2022, Artikel 2201.13271, insges. 13 S.
2021
Adjusting the acquisition parameters of spherical ellipse tomosynthesis scan orbit for guiding interventional bronchoscopy
Saad, Fatima; Frysch, Robert; Pfeiffer, Tim; Nürnberger, Andreas; Lauritsch, Guenter; Rose, Georg
In: 5th Conference on Image-Guided Interventions (IGIC) , 2021 - Magdeburg : [Otto-von-Guericke University Magdeburg] ; Hansen, Christian *1980-*, S. 9-10 [Konferenz: 5th Conference on Image-Guided Interventions, IGIC 2021, Magdeburg, 13-14 October 2021]
DdoS - dynamic dual-channel U-Net for improving deep learning based super-resolution of abdominal dynamic MRI
Sarasaen, Chompunuch; Chatterjee, Soumick; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: Magnetic resonance materials in physics, biology and medicine - Heidelberg : Springer, Bd. 34 (2021), Heft Suppl. 1, S. S44, Artikel S6.O3 [Meeting: 38th Annual Scientific Meeting, ESMRMB 2021, Online, 7-9 October 2021]
ShuffleUNet - super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Mushunuri, Raghava Vinaykanth; Podishetti, Ranadheer; Rao, Rajatha Nagaraja; Gopinath, Geetha Doddapaneni; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2021) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE [Konferenz: 29th European Signal Processing Conference, EUSIPCO, Dublin, Ireland, 23-27 August 2021]
Evaluating semantic co-creation by using a marker as a linguistic constraint tool in shared cognitive representation models
Schneider, Stefan; Nürnberger, Andreas
In: Concepts in action - Cham : Springer ; Bechberger, Lucas . - 2021, S. 121-152 - (Language, cognition, and mind; volume 9)
Evaluating reliability in explainable search
Dey, Aditya; Radhakrishna, Chandan; Lima, Nishitha Nancy; Shashidhar, Suraj; Polley, Sayantan; Thiel, Marcus; Nürnberger, Andreas
In: 2021 IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) / IEEE International Conference on Human-Machine Systems , 2021 - IEEE : IEEE, insges. 4 S. [Konferenz: IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems, ICHMS, Magdeburg, Germany, 8-10 September 2021]
Decoding resting-state EEG to predict visual field defect with convolutional neural network in stroke
Xu, Jiahua; Wu, Zheng; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: NER'21 / International IEEE EMBS Conference on Neural Engineering , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE, S. 807-810 [Konferenz: 10th International IEEE/EMBS Conference on Neural Engineering, NER, Online, 4-6 May 2021]
A deep supervised U-attention net for pixel-wise brain tumor segmentation
Xu, Jia Hua; Teng, Wai Po Kevin; Wang, Xiong Jun; Nürnberger, Andreas
In: Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries , 1st ed. 2021. - Cham : Springer International Publishing ; Crimi, Alessandro, S. 278-289 - (Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics; 12659) [Workshop: 6th International Workshop, BrainLes 2020, Lima, Peru, October 4, 2020]
Upgraded W-Net with attention gates and its application in unsupervised 3D liver segmentation
Mitta, Dhanunjaya; Chatterjee, Soumick; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 10th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods. Volume 1 - [Setúbal] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda. ; Marsico, Maria . - 2021, S. 488-494 [Konferenz: 10th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM, Online, February 4-6, 2021]
Neural machine translation for amharic-english translation
Gezmu, Andargachew; Nürnberger, Andreas; Bati, Tesfaye
In: Proceedings of the 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence. Volume 1 - [Sétubal] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda. ; Rocha, Ana Paula . - 2021, S. 526-532 [Konferenz: 13th International Conference on Agents and Artificial Intelligence, February 4-6, 2021]
Interhemispheric cortical network connectivity reorganization predicts vision impairment in stroke
Xu, Jiahua; Wu, Zheng; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: 43rd Annual International Conferences of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE, S. 836-840 [Konferenz: 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society, EMBC, virtual conference, October 31 - November 4, 2021]
Dual skip connections minimize the false positive rate of lung nodule detection in CT images
Xu, Jiahua; Ernst, Philipp; Liu, Tung Lung; Nürnberger, Andreas
In: 43rd Annual International Conferences of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE, S. 3217-3220 [Konferenz: 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society, EMBC, virtual conference, October 31 - November 4, 2021]
Towards trustworthiness in the context of explainable search
Polley, Sayantan; Koparde, Rashmi Raju; Gowri, Akshaya Bindu; Perera, Maneendra; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval / Diaz , Fernando - New York,NY,United States : Association for Computing Machinery ; Diaz, Fernando . - 2021, S. 2580-2584 [Konferenz: 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, SIGIR '21, virtual event, July 11 - 15, 2021]
Localization and transformation reconstruction of image regions - an extended congruent triangles approach
Ahmad Alyosef, Afraà; Elias, Christian; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of ICPR 2020 / International Conference on Pattern Recognition , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Vezzani, Roberto, S. 3884-3891 [Konferenz: 25th International Conference on Pattern Recognition, ICPR, 10-15 Januar 2021]
Reorganization of brain functional connectivity network and vision restoration following combined tACS-tDCS treatment after occipital stroke
Xu, Jiahua; Wu, Zheng; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: Frontiers in neurology - Lausanne : Frontiers Research Foundation, Bd. 12 (2021), Artikel 729703, insges. 20 S.
Leakage localization in district heating networks based on real network and measurement data
Vahldiek, Kai; Koltermann, Julia; Pierl, Dennis; Rüger, Bernd; Nürnberger, Andreas; Michels, Kai; Klawonn, Frank
In: Energy reports - Amsterdam [u.a.] : Elsevier, Bd. 7 (2021), S. 508-516 [Symposium: 17th International Symposium on District Heating and Cooling, DHC2021, Nottingham, UK, 6-9 September 2021]
Predicting brain electrical stimulation outcome in stroke by clinical-inspired hybrid graph convolutional autoencoder
Xu, Jiahua; Zheng, Wu; Nürnberger, Andreas; Sabel, Bernhard A.
In: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Nürnberger, Andreas, insges. 3 S. [Konferenz: IEEE 2nd International Conference on Human-Machine Systems, ICHMS, Magdeburg, Germany, 8-10 September 2021]
CHAOS Challenge - combined (CT-MR) healthy abdominal organ segmentation
Kavur, A. Emre; Gezer, N. Sinem; Barış, Mustafa; Aslan, Sinem; Conze, Pierre-Henri; Groza, Vladimir; Pham, Duc Duy; Chatterjee, Soumick; Ernst, Philipp; Özkan, Savaş; Baydar, Bora; Lachinov, Dmitry; Han, Shuo; Pauli, Josef; Isensee, Fabian; Perkonigg, Matthias; Sathish, Rachana; Rajan, Ronnie; Sheet, Debdoot; Dovletov, Gurbandurdy; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Maier-Hein, Klaus H.; Bozdağı Akar, Gözde; Ünal, Gözde; Dicle, Oğuz; Selver, M. Alper
In: Medical image analysis - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science - Volume 69(2021), article 101950
Predicting visual search task success from eye gaze data as a basis for user-adaptive information visualization systems
Spiller, Moritz; Liu, Ying-Hsang; Hossain, Md Zakir; Gedeon, Tom; Koltermann, Julia; Nürnberger, Andreas
In: ACM transactions on interactive intelligent systems / Association for Computing Machinery - New York, NY : ACM, Bd. 11 (2021), Heft 2, Artikel 14, insges. 25 S.
Fine-tuning deep learning model parameters for improved super-resolution of dynamic MRI with prior-knowledge
Sarasaen, Chompunuch; Chatterjee, Soumick; Breitkopf, Mario; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: Artificial intelligence in medicine - Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science, Bd. 121 (2021), Artikel 102196
Fact-finding or exploration - characterizing reading strategies in user’s search activities
Schwerdt, Johannes; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Nürnberger, Andreas, insges. 6 S.
An explorative tool for mutation tracking in the spike glycoprotein of SARS-CoV-2
Schwerdt, Johannes; Tersteegen, Aljoscha; Marquardt, Pauline; Kaasch, Achim; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2021 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) , 2021 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Nürnberger, Andreas, insges. 6 S.
Interpretability techniques for deep learning based segmentation models
Chatterjee, Soumick; Das, Arnab; Mandal, Chirag; Mukhopadhyay, Budhaditya; Vipinraj Bhandari, Manish Bhandari; Shukla, Aniruddh; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021 [Kongress: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition]
Spherical ellipse scan trajectory for tomosynthesis-assisted interventional bronchoscopy
Saad, Fatima; Frysch, Robert; Pfeiffer, Tim; Georgi, Jens-Christoph; Knetsch, Torsten; Casal, Roberto F.; Nürnberger, Andreas; Lauritsch, Guenter; Rose, Georg
In: Proceedings of the 16th Virtual International Meeting on Fully 3D Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine$xhEditors: Georg Schramm, Ahmadreza Rezaei, Kris Thielemans and Johan Nuyts - arXiv ; Schramm, Georg . - 2021, S. 352-356 [Meeting: 16th Virtual International Meeting on Fully 3D Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, 19-23 July 2021]
Sparse view deep differentiated backprojection for circular trajectories in CBCT
Ernst, Philipp; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 16th Virtual International Meeting on Fully 3D Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine$xhEditors: Georg Schramm, Ahmadreza Rezaei, Kris Thielemans and Johan Nuyts - arXiv ; Schramm, Georg . - 2021, S. 463-466 [Meeting: 16th Virtual International Meeting on Fully 3D Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, 19-23 July 2021]
Trajectory upsampling for sparse conebeam projections using convolutional neural networks
Ernst, Philipp; Rak, Marko; Hansen, Christian; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 16th Virtual International Meeting on Fully 3D Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine$xhEditors: Georg Schramm, Ahmadreza Rezaei, Kris Thielemans and Johan Nuyts - arXiv ; Schramm, Georg . - 2021, S. 285-288 [Meeting: 16th Virtual International Meeting on Fully 3D Image Reconstruction in Radiology and Nuclear Medicine, 19-23 July 2021]
ReconResNet: regularised residual learning for MR image reconstruction of undersampled cartesian and radial data
Chatterjee, Soumick; Breitkopf, Mario; Sarasaen, Chompunuch; Yassin, Hadya; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: Medical Imaging with Deep Learning - OpenReview.net . - 2021, insges. 3 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning, MIDL 2021, Lübeck, Germany, 7. Juli 2021]
DS6, deformation-aware semi-supervised learning - application to small vessel segmentation with noisy training data
Chatterjee, Soumick; Prabhu, Kartik; Pattadkal, Mahantesh; Bortsova, Gerda; Sarasaen, Chompunuch; Dubost, Florian; Mattern, Hendrik; Bruijne, Marleen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: Medical Imaging with Deep Learning - OpenReview.net . - 2021, insges. 3 S. [Konferenz: Medical Imaging with Deep Learning, MIDL 2021, Lübeck, Germany, 7. Juli 2021]
ExDocS - evidence based explainable document search
Polley, Sayantan; Janki, Atin; Thiel, Marcus; Hoebel-Mueller, Juliane; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021, insges. 8 S. [Konferenz: SIGIR Workshop: Causality in Search and Recommendation '21, online, July 2021]
Going beyond the image space - undersampled MRI reconstruction directly in the k-space using a complex valued residual neural network
Chatterjee, Soumick; Sarasaen, Chompunuch; Sciarra, Alessandro; Breitkopf, Mario; Oeltze-Jafra, Steffen; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021 [Kongress: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition]
Resolving to super resolution multi-dimensional diffusion imaging (Super-MUDI)
Nath, Vishwesh; Pizzolato, Marco; Palombo, Marco; Gyori, Noemi; Schilling, Kurt; Hansen, Colin; Yang, Qi; Kanakaraj, Praitayini; Landman, Bennett; Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Oeltze-Jafra, Steffen; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver; Pieciak, Tomasz; Baranek, Marcin; Bartocha, Kamil; Ciupek, Dominika; Bogusz, Fabian; Hamidinekoo, Azam; Afzali, Maryam; Lin, Harry; Alexander, Danny C.; Lan, Haoyu; Sepehrband, Farshid; Liang, Zifei; Wu, Tung-Yeh; Su, Ching-Wei; Wu, Qian-Hua; Liu, Zi-You; Chao, Yi-Ping; Albay, Enes; Unal, Gozde; Pylypenko, Dmytro; Ye, Xinyu; Zhang, Fan; Hutter, Jana
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021 [Kongress: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition]
Unsupervised reconstruction based anomaly detection using a Variational Auto Encoder
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Agrawal, Shubham; Tummala, Pavan; Setlur, Disha Kishore; Kalra, Aman; Jauhari, Aishwarya; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021 [Kongress: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition]
Fine-tuning deep learning model parameters for improved super-resolution of dynamic MRI with prior-knowledge
Sarasaen, Chompunuch; Chatterjee, Soumick; Saad, Fatima; Breitkopf, Mario; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021 [Kongress: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition]
A comparative study of deep learning based deformable image registration techniques
Chatterjee, Soumick; Bajaj, Himanshi; Shashidhar, Suraj; Busnur Indushekar, Sanjeeth; Simon, Steve; Siddiquee, Istiyak; Nandish, B. S.; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2021 [Kongress: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition]
Classification of brain tumours in MR images using deep spatiospatial models
Chatterjee, Soumick; Nizamani, Faraz Ahmed; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2021, Artikel 2105.14071, insges. 12 S.
ShuffleUNet: super resolution of diffusion-weighted MRIs using deep learning
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Mushunuri, Raghava Vinaykanth; Podishetti, Ranadheer; Rao, Rajatha Nagaraja; Gopinath, Geetha Doddapaneni; Oeltze-Jafra, Steffen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2021, S. 1-5, Artikel 2102.12898
ReconResNet: regularised residual learning for MR image reconstruction of undersampled cartesian and radial data
Chatterjee, Soumick; Breitkopf, Mario; Sarasaen, Chompunuch; Yassin, Hadya; Podishetti, Ranadheer; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2021, S. 1-15, Artikel 2103.09203
Sinogram upsampling using primal-dual UNet for undersampled CT and radial MRI reconstruction
Ernst, Philipp; Chatterjee, Soumick; Rose, Georg; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2021, Artikel 2112.13443, insges. 20 S.
TorchEsegeta - framework for interpretability and explainability of image-based deep learning models
Chatterjee, Soumick; Das, Arnab; Mandal, Chirag; Mukhopadhyay, Budhaditya; Vipinraj, Manish; Shukla, Aniruddh; Rao, Rajatha Nagaraja; Sarasaen, Chompunuch; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org . - 2021, Artikel 2110.08429, insges. 15 S.
2020
Online model- and data-based leakage localization in district heating networks - Impact of random measurement errors
Pierl, Dennis; Vahldiek, Kai; Koltermann, Julia; Rüger, Bernd; Michels, Kai; Klawonn, Frank; Nürnberger, Andreas
In: 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC) - 2020, paper TuBT11.4
Hybrid fuzzy binning for near-duplicate image retrieval - combining fuzzy histograms and SIFT keypoints
Ahmad alyosef, Afraa; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 9th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods : Valletta, Malta, February 22-24 ,2020 / ICPRAM , 2020 - [Sétubal] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications Lda. ; De Marsico, Maria, S. 241-248 [Konferenz: 9th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods,ICPRAM, Valletta, Malta, February 22-24, 2020]
Welcome to MuC 20, the Conference on Mensch und Computer 2020, held from September 6 to 9 at the University of Magdeburg, Germany!
Preim, Bernhard; Nürnberger, Andreas; Hansen, Christian
In: Mensch und Computer 2020 - Tagungsband - New York, New York : The Association for Computing Machinery, Inc. ; Alt, Florian, S. VII-VIII [Konferenz: Conference on Mensch und Computer, MuC'20, Magdeburg, 6. - 9. September 2020]
Improving automatic speech recognition utilizing audio-codecs for data augmentation
Hailu, Nirayo; Siegert, Ingo; Nürnberger, Andreas
In: IEEE 22nd International Workshop on Multimedia Signal Processing / IEEE International Workshop on Multimedia Signal Processing , 2020 - [Piscataway, NJ] : IEEE [Workshop: IEEE 22nd International Workshop on Multimedia Signal Processing, MMSP, Tampere, Finland, 21-24 Sept. 2020]
German speech recognition system using DeepSpeech
Xu, Jiahua; Matta, Kaveen; Islam, Shaiful; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 4th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval - New York,NY,United States : Association for Computing Machinery . - 2020, S. 102-106 [Konferenz: 4th International Conference on Natural Language Processing and Information Retrieval, Seoul Republic of Korea, 18-20 December 2020]
SIMFIC - an explainable book search companion
Polley, Sayantan; Ghosh, Suhita; Thiel, Marcus; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2020 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS) , 2020 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; Fortino, Giancarlo [Konferenz: 2020 IEEE International Conference on Human-Machine Systems (ICHMS), Rome, 7.-9. September 2020]
Modell- und datengestützte Echtzeitlokalisierung von Leckagen in Fernwärmenetzen anhand verrauschter Messdaten
Koltermann, Julia; Vahldiek, Kai; Pierl, Dennis; Rüger, Bernd; Nürnberger, Andreas; Klawonn, Frank; Michels, Kai
In: Kraftwerkstechnik 2020 / Kraftwerkstechnisches Kolloquium , 2020 - Freiberg : SAXONIA [Kongress: 52. Kraftwerkstechnisches Kolloquium, Dresden, 6. - 7. Oktober 2020]
Mensch und Computer 2020 - Tagungsband
Alt, Florian; Schneegans, Stefan; Honecker, Eva; Preim, Bernhard; Nürnberger, Andreas; Hansen, Christian
In: New York, New York: The Association for Computing Machinery, Inc., 2020, 1 Online-Ressource, ISBN: 978-1-4503-7540-5 Kongress: MuC Magdeburg 2020.09.06-09
Upgraded W-net with attention gates and its application in unsupervised 3D liver segmentation
Mitta, Dhanunjaya; Chatterjee, Soumick; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2020 [Konferenz: ICPRAM 2021]
Wavelet filtering of undersampled MRI using trainable wavelets and CNN
Chatterjee, Soumick; Putti, Praveen; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2020 [Kongress: ESMRMB 2020 Online Convergence Science & Education, September 30 - October 2, 2020]
Hybrid fuzzy binning for near-duplicate image retrieval - combining fuzzy histograms and SIFT keypoints
Alyosef, Afraa Alyosef; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2020 [Konferenz: 9th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM 2020]
Unsupervised learning for Abdominal MRI Segmentation using 3D Attention W-Net
Mitta, Dhanunjaya; Chatterjee, Soumick; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2020 [Konferenz: ISMRM & SMRT Virtual Conference & Exhibition, 08-14 August 2020]
Retrospective motion correction of MR images using prior-assisted deep learning
Chatterjee, Soumick; Sciarra, Alessandro; Dünnwald, Max; Oeltze-Jafra, Steffen; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. - 2020, insgesamt 5 Seiten [Konferenz: Medical Imaging Meets NeurIPS 2020, virtual, December 2020]
Super resolution of dynamic MRI using deep learning, enhanced by prior-knowledge
Sarasaen, Chompunuch; Chatterjee, Soumick; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2020 [Kongress: ESMRMB 2020 Online Convergence Science & Education, September 30 - October 2, 2020]
CHAOS challenge - combined (CT-MR) healthy abdominal organ segmentation
Kavur, A. Emre; Gezer, N. Sinem; Barış, Mustafa; Aslan, Sinem; Conze, Pierre-Henri; Groza, Vladimir; Pham, Duc Duy; Chatterjee, Soumick; Ernst, Philipp; Özkan, Savaş; Baydar, Bora; Lachinov, Dmitry; Han, Shuo; Pauli, Josef; Isensee, Fabian; Perkonigg, Matthias; Sathish, Rachana; Rajan, Ronnie; Sheet, Debdoot; Dovletov, Gurbandurdy; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas; Maier-Hein, Klaus H.; Akar, Gözde Bozdağı; Ünal, Gözde; Dicle, Oğuz; Selver, M. Alper.
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org - 2020, article 2001.06535, insgesamt 19 Seiten
Exploration of interpretability techniques for deep COVID-19 classification using chest X-ray images
Chatterjee, Soumick; Saad, Fatima; Sarasaen, Chompunuch; Ghosh, Suhita; Khatun, Rupali; Radeva, Petia; Rose, Georg; Stober, Sebastian; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org - 2020, article 2006.02570, insgesamt 16 Seiten
DS6: deformation-aware learning for small vessel segmentation with small, imperfectly labeled dataset
Chatterjee, Soumick; Prabhu, Kartik; Pattadkal, Mahantesh; Bortsova, Gerda; Dubost, Florian; Mattern, Hendrik; Bruijne, Marleen; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: De.arxiv.org - [S.l.] : Arxiv.org - 2020, article 2006.10802, insgesamt 13Seiten
2019
Comparison of optimization methods for few view CT using deep learning
Ernst, Philipp; Nürnberger, Andreas; Rose, Georg
In: 4th Image-Guided Interventions Conference - Mannheim . - 2019, insges. 2 S. [Konferenz: 4th Image-Guided Interventions Conference, Mannheim, Germany, November 4 - 5, 2019]
Comparison between the usage of same and different variable density undersampling patterns for Deep Learning based MRI Reconstruction
Chatterjee, Soumick; Breitkopf, Mario; Sarasaen, Chompunuch; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: 4th Image-Guided Interventions Conference - Mannheim . - 2019 [Konferenz: 4th Image-Guided Interventions Conference, Mannheim, Germany, November 4 - 5, 2019]
The ISMIR explorer - a visual interface for exploring 20 years of ISMIR publications
Low, Thomas; Hentschel, Christian; Polley, Sayantan; Das, Anustup; Sack, Harald; Nürnberger, Andreas; Stober, Sebastian
In: ISMIR 2019 - International Society for Music Information Retrieval ; Flexer, Arthur, S. 754-760 [Konferenz: 20th International Society for Music Information Retrieval Conference, ISMIR 2019, Delft, The Netherlands, November 4 - 8, 2019]
Detecting sub-image replicas - retrieval and localization of zoomed-in images
Ahmad Alyosef, Afra'a; Nürnberger, Andreas
In: Computer Analysis of Images and Patterns , 1st ed. 2019 - Cham : Springer, S. 257-268 - (Image Processing, Computer Vision, Pattern Recognition, and Graphics; 11679) [Konferenz: International Conference on Computer Analysis of Images and Patterns, CAIP 2019, Salerno, Italy, September 3-5, 2019]
An amharic syllable-based speech corpus for continuous speech recognition
Gebreegziabher, Nirayo Hailu; Nürnberger, Andreas
In: Statistical Language and Speech Processing , 1st ed. 2019 - Cham : Springer ; Martín-Vide, Carlos, S. 177-187 - ( Lecture notes in computer science; volume 11816) [Konferenz: 7th International Conference, SLSP 2019, Ljubljana, Slovenia, October 14-16, 2019]
Fact-finding or exploration - identifying latent behavior clusters in user’s search activities
Schwerdt, Johannes; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC) / IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics , 2019 - [Piscataway, NJ] : IEEE, S. 1465-1471
CHAOS challenge - team OvGU MEMoRIAL
Ernst, Philipp; Chatterjee, Soumick; Speck, Oliver; Nürnberger, Andreas
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2019 [Symposium: IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2019), Venice, Italy, Apr 11, 2019]
A deep learning approach for reconstruction of undersampled Cartesian and Radial data
Chatterjee, Soumick; Breitkopf, Mario; Sarasaen, Chompunuch; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Speck, Oliver
In: ResearchGATE - Cambridge, Mass. : ResearchGATE Corp. . - 2019 [Konferenz: ESMRMB 2019, Rotterdam]
2018
Contemporary amharic corpus - automatically morpho-syntactically tagged amharic corpus
Gezmu, Andargachew Mekonnen; Seyoum, Binyam Ephrem; Gasser, Michael; Nürnberger, Andreas
In: The 27th International Conference on Computational Linguistics - proceedings of the First Workshop on Linguistic Resources for Natural Language Processing (LR4NLP-2018) , 2018 - Stroudsburg, PA : Association for Computational Linguistics (ACL), S. 65-70 [Workshop: First Workshop on Linguistic Resources for Natural Language Processing, LR4NLP-2018,Santa Fe, New Mexico, USA, August 20, 2018]
The power of ensembles for active learning in image classification
Beluch, William H.; Genewein, Tim; Nürnberger, Andreas; Köhler, Jan M.
In: 2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition - Piscataway, NJ : IEEE . - 2018$p [Konferenz: IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Salt Lake City, UT, USA, 18-23 June 2018]
Significance of feature differences in the distinction of mental-load
Weißkirchen, Norman; Böck, Ronald; Wendemuth, Andreas; Nürnberger, Andreas
In: SMC 2018 / IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics , 2018 - Piscataway, NJ : IEEE ; Hata, Yutaka, S. 2604-2609 [Konferenz: 2018 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC, Miyazaki, Japan, 7-10 October 2018]
Portable spelling corrector for a less - resourced language - amharic
Gezmu, Andargachew Mekonnen; Nürnberger, Andreas; Seyoum, Binyam Ephrem
In: LREC 2018 - Paris : European Language Resources Association, ELRA, S. 4127-4132 [Konferenz: Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation : May 7-12, 2018, Miyazaki, Japan]
Automatic recognition of common Arabic handwritten words based on OCR and N-GRAMS
Dinges, Laslo; Hamadi, Ayoub; Elzobi, Moftah; Nürnberger, Andreas
In: IEEE Xplore digital library / Institute of Electrical and Electronics Engineers - New York, NY : IEEE . - 2018, S. 3625-3629 [Konferenz: 2017 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), Beijing, China]
Exploration of web search results based on the formal concept analysis
Butka, Peter; Low, Thomas; Kotzyba, Michael; Haun, Stefan; Nürnberger, Andreas
In: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources - Cham : Springer International Publishing ; Szymański, Julian . - 2018, S. 123-135 - (Lecture Notes in Computer Science; 10546) [Konferenz: 3rd International KEYSTONE Conference, IKC 2017, Gdańsk, Poland, September 11-12, 2017]
On the application of hidden Markov models for signal decoding in the context of brain computer interfaces
Pfeiffer, Tim; Rose, Georg; Nürnberger, Andreas; Hinrichs, Hermann
In: Magdeburg, Dissertation Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik 2018, xii, 159 Seiten [Literaturverzeichnis: Seite 139-146][Literaturverzeichnis: Seite 139-146]
The effect of motivational goals on information search for tasks of varying complexity levels
Kotzyba, Michael; Schwerdt, Johannes; Gossen, Tatiana; Krippl, Martin; Nürnberger, Andreas
In: SMC 2018 / IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics , 2018 - Piscataway, NJ : IEEE ; Hata, Yutaka, S. 2602-2607
A parallel corpus for amharic–english machine translation
Gezmu, Andargachew Mekonnen; Nürnberger, Andreas; Bati, Tesfaye Bayu
In: Magdeburg: Fakultät für Informatik, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, 2018, 1 Online-Ressource (5 Seiten, 0,5 MB) - (Technical Report; Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik; 004-2018)
2017
Inferring user's search activity using interaction logs and gaze data
Schwerdt, Johannes; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: 2017 International Conference on Companion Technology (ICCT) , 2017 - [Piscataway, NJ] : IEEE ; International Conference on Companion Technology (2.:2017)
Unsupervised extraction of conceptual keyphrases from abstracts
Ludwig, Philipp; Thiel, Marcus; Nürnberger, Andreas
In: Semantic Keyword-Based Search on Structured Data Sources - Cham : Springer . - 2017, S. 37-48 - (Lecture Notes in Computer Science; 10151) [Kongress: 2nd International KEYSTONE Conference, IKC 2016, Cluj-Napoca, Romania, 8 - 9 September 2016]
Web-retrieval supported argument space exploration
Thiel, Marcus; Ludwig, Philipp; Mossakowski, Till; Neuhaus, Fabian; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval - New York, NY : ACM, Association for Computing Machinery, S. 309-312 [Kongress: 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval : Oslo, Norway, March 07 - 11, 2017]
Exploring large movie collections - comparing visual berrypicking and traditional browsing
Low, Thomas; Hentschel, Christian; Stober, Sebastian; Sack, Harald; Nürnberger, Andreas
In: MultiMedia Modeling - Cham : Springer . - 2017, S. 198-208 [Kongress: 23rd International Conference, MMM 2017, Reykjavik, Iceland, January 4-6, 2017]
Near-duplicate retrieval - a benchmark study of modified SIFT descriptors
Ahmad Alyosef, Afra'a; Nürnberger, Andreas
In: Pattern Recognition Applications and Methods - Cham : Springer . - 2017, S. 121-138 - (Lecture Notes in Computer Science; 10163) [Kongress: 5th International Conference, ICPRAM 2016, Rome, Italy, February 24-26, 2016]
Interpreting and leveraging browser interaction for exploratory search tasks
Stange, Dominic; Kotzyba, Michael; Langer, Stefan; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Volume 3 / Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication - SCITEPRESS . - 2017, S. 191-197 [Kongress: 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Porto, Portugal, April 26 - 29, 2017]
Model-based frameworks for user adapted information exploration - an overview
Kotzyba, Michael; Gossen, Tatiana; Stober, Sebastian; Nürnberger, Andreas
In: Companion technology - Cham : Springer ; Biundo-Stephan, Susanne *1955-* . - 2017, S. 37-56
Modeling aspects in human-computer interaction - adaptivity, user characteristics and evaluation
Gossen, Tatiana; Siegert, Ingo; Nürnberger, Andreas; Hartmann, Kim; Kotzyba, Michael; Wendemuth, Andreas
In: Companion technology - Cham : Springer ; Biundo-Stephan, Susanne *1955-* . - 2017, S. 57-58
The effect of SIFT features properties in descriptors matching for near-duplicate retrieval tasks
Ahmad Alyosef, Afra'a; Nürnberger, Andreas
In: ICPRAM 2017 , 2017 - [Setúbal] : SCITEPRESS - Science and Technology Publications, Lda., S. 703-710 [Kongress: International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods, ICPRAM 2017, Porto, Portugal, 24-26 February, 2017]
Towards identifying user intentions in exploratory search using gaze and pupil tracking
Low, Thomas; Bubalo, Nikola; Gossen, Tatiana; Kotzyba, Michael; Brechmann, André; Huckauf, Anke; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval - New York, NY : ACM, Association for Computing Machinery, S. 273-276 [Kongress: 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval : Oslo, Norway, March 07 - 11, 2017]
Professional collaborative information seeking - towards traceable search and creative sensemaking
Stange, Dominic; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Transactions on Computational Collective Intelligence XXVI - Cham : Springer . - 2017, S. 1-25 - (Lecture Notes in Computer Science; 10190)
Identifying innovative documents - quo vadis?
Schröter, Ivonne; Krüger, Jacob; Ludwig, Philipp; Thiel, Marcus; Nürnberger, Andreas; Leich, Thomas
In: Proceedings of the 19th International Conference on Enterprise Information Systems, Volume 1 / Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication - SCITEPRESS ; Hammoudi, Slimane . - 2017, S. 653-658 [Konferenz: 19th International Conference on Enterprise Information Systems, ICEIS 2017, Porto, Portugal, April 26 - 29, 2017]
Search engine for children - user-centered design
Gossen, Tatiana; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Datenbank-Spektrum - Berlin : Springer, Bd. 17 (2017), Heft 1, S. 61-67
Frontiers in Computational Intelligence
Mostaghim, Sanaz; Nürnberger, Andreas; Borgelt, Christian
In: [s.l.] Springer International Publishing AG 2018, 2017, 1 Online-Ressource - (Studies in computational intelligence; 739)
Frontiers in Computational Intelligence
Mostaghim, Sanaz; Nürnberger, Andreas; Borgelt, Christian
In: [s.l.]: Springer International Publishing AG 2018, Online-Ressource (IX, 143 p. 43 illus., 32 illus. in color, online resource) - (Studies in Computational Intelligence; 739; SpringerLink; Bücher), ISBN: 978-3-319-67789-7
Exploration or fact-finding - inferring user's search activity just in time
Kotzyba, Michael; Gossen, Tatjana; Schwerdt, Johannes; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 2017 Conference on Conference Human Information Interaction and Retrieval - New York, NY : ACM, Association for Computing Machinery ; Nordlie, Ragnar, S. 87-96
Manually annotated spelling error corpus for amharic
Gezmu, Andargachew Mekonnen; Seyoum, Binyam Ephrem; Lema, Tirufat Tesifaye; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg: Fakultät für Informatik, Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, 2017, 1 Online-Ressource (15 ungezählte Seiten, 0,42 MB) - (Technical Report; Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Fakultät für Informatik; 001-2017)
2016
Interaction with interconnected data in participatory processes
Schütz, Lars; Helbig, Dirk; Bade, Korinna; Pietsch, Matthias; Nürnberger, Andreas; Richter, Andreas
In: REAL CORP 2016 - Wien : CORP - Competence Center of Urban and Regional Planning, S. 401-410
Context-aware restaurant recommendation for natural language queries - a formative user study in the automotive domain
Fischer, Philipp; Styp von Rekowski, Cornelius; Nürnberger, Andreas
In: INTERSPEECH 2016 - International Speech and Communication Association ; Morgan, Nelson, S. 3066-3070 [Kongress: Interspeech 2016, San Francisco, 8-12 Sep., 2016]
Adapted SIFT descriptor for improved near duplicate retrieval
Alyosef, Afra'a Ahmad; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM-2016) - [Setúbal] : SCITEPRESS, S. 55-64 [Kongress: 5th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM-2016), Rome, February 24-26, 2016]
2015
Knowledge journey exhibit - towards age-adaptive search user interfaces
Gossen, Tatiana; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Advances in Information Retrieval / Hanbury , Allan - Cham [u.a.] : Springer ; Hanbury, Allan . - 2015, S. 781-784 - (Lecture notes in computer science; 9022) Kongress: ECIR 37 Vienna, Austria 2015.03.29-04.02
Professional collaborative information seeking - on traceability and creative sensemaking
Nürnberger, Andreas; Stange, Dominic; Kotzyba, Michael
In: Semantic keyword-based search on sstructured data sources . - 2015, S. 1-16 - (Lecture notes in computer science; 9398) [Kongress: First COST Action IC1302 International KEYSTONE Conference, IKC 2015, Coimbra, Portugal, September 8-9, 2015]
Ontology-supported exploratory search for physical training exercises
Kotzyba, Michael; Ponomaryov, Denis; Low, Thomas; Thiel, Marcus; Glimm, Birte; Nürnberger, Andreas
In: CEUR workshop proceedings - Aachen, Germany : RWTH Aachen, Bd. 1486 (2015), insges. 4 S. Kongress: ISWC-P&D 2015 Bethlehem, PA, USA 2015.10.01
When experts collaborate - sharing search and domain expertise within an organization
Stange, Dominic; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 15th International Conference on Knowledge Technologies and Data-Driven Business - New York, NY : ACM - 2015, Art. No. 45
Collaborative knowledge acquisition and exploration in technology search
Stange, Dominic; Nürnberger, Andreas; Heyn, Holger
In: Wissensgemeinschaften in Wirtschaft und Wissenschaft - Dresden : TUDpress ; Köhler, Thomas *1966-* . - 2015, S. 243-249
Projekt partiMAN - neue Ansätze zur aktiven Partizipation in Entscheidungsprozessen
Schütz, Lars; Helbig, Dirk; Bade, Korinna; Pietsch, Matthias; Richter, Andreas; Nürnberger, Andreas
In: Beteiligen * kommunizieren * partizipieren - KAT-Fachforum Digitales Planen und Gestalten 2015 : Tagungsband , 2015 - Aachen : Shaker Verlag, S. 72-88 Kongress: KAT-Fachforum DIGITALES PLANEN und GESTALTEN 2015 Dessau 2015.06.04
Anforderungen und Verhalten junger Nutzer bei der Informationssuche - ein Überblick
Gossen, Tatiana; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Information - Wissenschaft und Praxis - Frankfurt, Main : DGI, Bd. 66 (2015), Heft 1, S. 57-64
Introduction to the focussed issue on Semantic Digital Archives
Risse, Thomas; Predoiu, Livia; Mitschick, Annett; Nürnberger, Andreas; Ross, Seamus
In: International journal on digital libraries - Berlin : Springer, Bd. 15 (2015), Heft 2, S. 71-72
Exploratory voice-controlled search for young users - Challenges & Potential Benefits
Kotzyba, Michael; Siegert, Ingo; Gossen, Tatiana; Wendemuth, Andreas; Nürnberger, Andreas
In: Kognitive Systeme - Duisburg : DuEPublico, Duisburg-Essen Publication Online, Universität Duisburg-Essen . - 2015, Heft 1, insges. 10 S.
Towards effective research-paper recommender systems and user modeling based on mind maps
Beel, Jöran; Nürnberger, Andreas; Turowski, Klaus
In: Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2015, XVI, 307 S.
Targeted search engines for children - search user interfaces and information-seeking behaviour
Gossen, Tatiana; Nürnberger, Andreas
In: Magdeburg, Univ., Fak. für Informatik, Diss., 2015, XIX, 240 S.
Proceedings of the 5th International Workshop on Semantic Digital Archives (SDA 2015) - held as part of the 19th International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries (TPDL 2015) : September 18, 2015 in Poznan, Poland
Risse, Thomas; Predoiu, Livia; Nürnberger, Andreas; Ross, Seamus
In: Aachen: RWTH Aachen, 2015, 1 Online-Ressource - (CEUR workshop proceedings; vol-1529) Kongress: International Conference on Theory and Practice of Digital Libraries (TPDL) 19 Poznan, Poland 2015.09.14-18
A framework for FCA-based exploratory web search
Butka, Peter; Low, Thomas; Kotzyba, Michael; Haun, Stefan; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 1st International Symposium on Companion-Technology (ISCT 2015), S. 131-136 Kongress: International Symposium on Companion-Technology, ISCT 1 Ulm 2015.09.23-25
2014
Hierarchical constraints
Bade, Korinna; Nürnberger, Andreas
In: Machine learning - Dordrecht [u.a.] : Springer Science + Business Media B.V, Bd. 94 (2014), Heft 3, S. 371-399
Visual berrypicking in large image collections
Low, Thomas; Hentschel, Christian; Stober, Sebastian; Sack, Harald; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 8th Nordic Conference on Human-Computer Interaction: fun, fast, foundational: Helsinki, Finland - October 26 - 30, 2014 - New York, NY: ACM, S. 1043-1046
A comparative study about children's and adults' perception of targeted web search engines
Gossen, Tatiana; Höbel, Juliane; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems - New York, NY : ACM . - 2014, S. 1821-1824 Kongress: CHI '14 Toronto, Canada 2014.04.26-05.01
Persistent e-mail identification is viable!
Haun, Stefan; Nürnberger, Andreas
In: CEUR workshop proceedings - Aachen, Germany: RWTH Aachen, Bd. 1306 (2014), S. 28-37
Search result visualization with characters for children
Gossen, Tatiana; Müller, Rene; Stober, Sebastian; Nürnberger, Andreas
In: IDC '14: proceedings of the International Conference on Interaction Design and Children - New York, NY: ACM, S. 125-134, 2014Kongress: IDC '14 : (Aarhus, Denmark) : 2014.06.17-20
Usability and perception of young users and adults on targeted web search engines
Gossen, Tatiana; Höbel, Juliane; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 5th Information Interaction in Context Symposium - New York, NY: ACM, 2014 . - 2014, S. 18-27
Search Maps - enhancing traceability and overview in collaborative information seeking
Stange, Dominic; Nürnberger, Andreas
In: Advances in Information Retrieval / Rijke , Maarten - Cham [u.a.] : Springer ; Rijke, Maarten . - 2014, S. 763-766 - (Lecture Notes in Computer Science; 8416) Kongress: ECIR 2014 36 Amsterdam 04.13-14
My first search user interface
Gossen, Tatiana; Nitsche, Marcus; Nürnberger, Andreas
In: Advances in Information Retrieval / Rijke , Maarten - Cham [u.a.] : Springer ; Rijke, Maarten . - 2014, S. 746-749 - (Lecture Notes in Computer Science; 8416) Kongress: ECIR 2014 36 Amsterdam 04.13-14
An exploratory search user Interface concept supporting vague querying and a novel result representation
Lüddecke, Timo; Jüttner, Markus; Nitsche, Marcus; Nürnberger, Andreas
In: Beyond Single-Shot Text Queries: Bridging the Gap(s) between Research Communities: MindTheGap 2014 : proceedings of the Workshop "Beyond single-shot text queries: bridging the gap(s) between research communities", co-located with iConference 2014, Berlin, Germany, March 4, 2014/ Beyond Single-Shot Text Queries: Bridging the Gap(s) between Research Communities - Aachen, Germany: RWTH Aachen; Kruschwitz, Udo . - 2014, S. 51-56 - (CEUR workshop proceedings; 1131)Kongress: MindTheGap (Berlin : 2014.03.04)
The architecture and datasets of docear's research paper recommender system
Beel, Joeran; Langer, Stefan; Gipp, Bela; Nürnberger, Andreas
In: D-lib magazine: the magazine of digital library research - [S.l.]: Corp., Bd. 20.2014, 11/12
Proceedings of the 4th International Workshop on Semantic Digital Archives (SDA 2014) - held as part of the International Digital Libraries Conference (DL2014), September 12, 2014 in London, UK
Risse, Thomas; Predoiu, Livia; Nürnberger, Andreas; Ross, Seamus
In: Aachen, Germany: RWTH Aachen, 2014, 1 Online Ressource (PDF-Datei: VIII, 60 Seiten, 6,66 MB), Illustrationen - (CEUR workshop proceedings; vol-1306)Kongress: International Workshop on Semantic Digital Archives 4 (London : 2014.09.12)
Adaptive multimedia retrieval - semantics, context, and adaptation ; 10th international workshop, AMR 2012, Copenhagen, Denmark, October 24 - 25, 2012 ; revised selected papers
Nürnberger, Andreas; Stober, Sebastian; Larsen, Birger; Detyniecki, Marcin
In: Cham [u.a.]: Springer, 2014, Online-Ressource (X, 290 S.) - (Lecture notes in computer science; 8382), ISBN: 978-3-319-12093-5 Kongress: International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval 10 Copenhagen 2012.10.24-25
Adaptive Multimedia Retrieval: Semantics, Context, and Adaptation - 10th International Workshop, AMR 2012, Copenhagen, Denmark, October 24-25, 2012, Revised Selected Papers
Nürnberger, Andreas; Stober, Sebastian; Larsen, Birger; Detyniecki, Marcin
In: Cham [u.a.]: Springer, 2014, Online-Ressource (X, 291 p. 98 illus, online resource) - (Lecture Notes in Computer Science; 8382; SpringerLink; Bücher), ISBN: 978-3-319-12093-5 Kongress: International Workshop on Adaptive Multimedia Retrieval 10 Copenhagen 2012.10.24-25[Literaturangaben]
Capturing "Knowledge Gain" in collaborative search with concept maps
Stange, Dominic; Heyn, Holger; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the IIiX 2014 Workshop on Searching as Learning (SAL 2014): August 30, 2014, Regensburg, Germany / Luanne Freund ... (eds.): August 30, 2014, Regensburg, Germany - Regensburg, 2014 . - 2014, S. 35-39
Web-based demonstration of semantic similarity detection using citation pattern visualization for a cross language plagiarism case
Gipp, Bela; Meuschke, Norman; Breitinger, Corinna; Pitmann, Jim; Nürnberger, Andreas
In: Special Session on Information Systems Security within proceedings of the 16th International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2014) - SCITEPRESS, S. 677-683Kongress: ICEIS 2014 16 (Lisbon, Portugal : 2014.04.27-30)
Graph clusterings with overlaps: Adapted quality indices and a generation model
Gossen, Tatiana; Kotzyba, Michael; Nürnberger, Andreas
In: Neurocomputing, Volume 123, January, 2014, Pages 13-22
2013
Demonstration of citation pattern analysis for plagiarism detection
Gipp, Bela; Meuschle, Norman; Breitinger, Corinna; Lipinski, Mario; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 36th international ACM SIGIR conference on Research and development in information retrieval/ Jones - New York, NY: ACM; Jones, Gareth J. F. . - 2013, S. 1119-1120
Gaze-based Landmarks to support re-finding information on the web
Hempel, Julia; Nitsche, Marcus; Haun, Stefan; Nürnberger, Andreas
In: Mensch & Computer 2013 ; [1]:Tagungsband - München: Oldenbourg . - 2013, S. 353-356
Introducing Docear's research paper recommender system
Beel, Jöran; Langer, Stefan; Genzmehr, Marcel; Nürnberger, Andreas
In: Proceedings of the 13th ACMIEEE-CS joint conference on Digital libraries / Downie , J. Stephen - New York, NY : ACM ; Downie, J. Stephen . - 2013, S. 459-460
COST actions and digital libraries - between sustaining best practices and unleashing further potential
Driscoll, Matthew J.; Stübner, Ralph; Ebrahimi, Touradj; Foulonneau, Muriel; Nürnberger, Andreas; Scharnhorst, Andrea; Springer, Joie
In: Research and Advanced Technology for Digital Libraries / Aalberg , Trond - Berlin, Heidelberg : Springer ; Aalberg, Trond . - 2013, S. 478-479 - (Lecture notes in computer science; 8092) Kongress: TPDL 2013 Valletta, Malta 2013.09.22-26
Persistence in recommender systems - giving the same recommendations to the same users multiple times
Beel, Jöran; Langer, Stefan; Genzmehr, Marcel; Nürnberger, Andreas
In: Research and Advanced Technology for Digital Libraries / Aalberg , Trond - Berlin, Heidelberg : Springer ; Aalberg, Trond . - 2013, S. 386-390 - (Lecture notes in computer science; 8092) Kongress: TPDL 2013 Valletta, Malta 2013.09.22-26
The impact of demographics (age and gender) and other user-characteristics on evaluating recommender systems
Beel, Jöran; Langer, Stefan; Genzmehr, Marcel; Nürnberger, Andreas
In: Research and Advanced Technology for Digital Libraries / Aalberg , Trond - Berlin, Heidelberg : Springer ; Aalberg, Trond . - 2013, S. 396-400 - (Lecture notes in computer science; 8092) Kongress: TPDL 2013 Valletta, Malta 2013.09.22-26
- Information Retrieval
- Data Mining
- Textmining
- Multimedia Retrieval
- Cross-/Multilingual Retrieval
- Benutzermodellierung (User Modelling)
- User Profiling
- Semantic Grid
- Information Visualization
- Entwicklung anwendungsspezifischer und personalisierbarer Benutzerschnittstellen und Algorithmen zur interaktiven Suche in und Strukturierung von Dokumentensammlungen (Text und Multimedia)
- Beratung bei Problemstellungen im Bereich der automatischen Datenanalyse und der Informationssuche (auch Initialstudien)
Since October 2007 | Professor for Data and Knowledge Engineering (DKE) at Otto-von-Guericke-University Magdeburg. |
2003 - 2007 | Juniorprofessor for Information Retrieval and Emmy Noether Fellow at Otto-von-Guericke-University Magdeburg. |
Mar./Apr. 2005 | Invited Professor at Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (LIP6), Université Pierre et Marie Curie (UPMC), Paris, France. |
2001 - 2003 | Postdoctoral Researcher and BT Senior Fellow at Department of Electrical Engineering and Computer Sciences (EECS), Computer Science Division, University of California at Berkeley, research group of Prof. Lotfi A. Zadeh, USA. |
1996 - 2001 | Researcher at the Otto-von-Guericke-University of Magdeburg at the Institute for Knowledge and Language Processing of the Facultyof Computer Science. |
Nov./Dec. 1999 | Visiting Researcher of the Department of Mechanical and Manufacturing Engineering, Mechatronics Research Group, University of Melbourne, Australia. |
April 2001 | Ph.D. degree in computer science (Dr.-Ing.) from Otto-von-Guericke-University of Magdeburg. |
1990 - 1996 | Studies of computer science at the Technical University of Braunschweig. |
1996 | Diploma Thesis at the DASA GmbH, Hamburg (now European Aeronautic Defence and Space Company (EADS), Airbus). |
October 1996 | Diplom in computer science (Dipl.-Inform.) from the Technical University of Braunschweig. |
1990 | Scientific Assistant at Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR),Göttingen. |
1987 - 1990 | Apprenticeship to MaTA (Mathematisch-technischer Assistent) at Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), Göttingen. |
1987 | Abitur at the Pädagogium, Bad Sachsa. |
- Advanced Topics in Machine Learning
- Bioinformatik
- Data and Knowledge Engineering
- Data and Knowledge Engineering (Projektpraktikum)
- Forschungsseminar für Studierende DKE
- Multimedia Retrieval
- Wissenschaftliches Individualprojekt - Data & Knowledge Engineering
- Wiss. Teamprojekt/Laborpraktikum DKE