Dominik Drees

Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Dominik Drees
© Uni MS

dominik.drees(AT)uni-muenster.de

  • Forschungsschwerpunkte

    • Volumen- und Bildverarbeitung
    • Ressourcenbeschränkte (insb. out-of-core) Datenverarbeitung
    • Nanophotonische künstliche neuronale Netze

  • Vita

    Akademische Ausbildung

    Promotionsstudium, Gruppe Pattern Recognition and Image Analysis (Prof. Xiaoyi Jiang)
    Master of Science (Informatik), Universität Münster

    Preise

    Förderpreis der Angewandten Informatik (1. Preis) – IHK Nord Westfalen
    SciVis Contest Award – IEEE VIS: Visualization & Visual Analytics

    Mitgliedschaft oder Aktivität in einem Gremium

    Universität Münster (Voreen-Projekt, Core Team Member)

  • Lehre

    • Praktikum: Geosoftware I [140957]
      (zusammen mit Prof. Dr. Benjamin Risse)
      [ - | | wöchentlich | Mo | StudLab GEO1 125 | Prof. Dr. Benjamin Risse]

    • Praktikum: Geosoftware I [146957]
      (zusammen mit Prof. Dr. Benjamin Risse)

    • Praktikum: Geosoftware I [142960]
      (zusammen mit Prof. Dr. Benjamin Risse)

    • Vorlesung: Datenbanken [108085]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)
    • Übung zur Vorlesung Datenbanken [108086]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Fortgeschrittene Datenbankkonzepte [106028]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Vorlesung: Datenbanken [104031]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)
    • Übung zur Vorlesung Datenbanken [104032]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Fortgeschrittene Datenbankkonzepte [102120]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Vorlesung: Datenbanken [100034]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)
    • Übung zur Vorlesung Datenbanken [100037]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Blockpraktikum: Softwarepraktikum [108029]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Vorlesung: Datenbanken [106028]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)
    • Projektseminar: Projektseminar: Barista [106120]
      (zusammen mit Prof. Dr. Benjamin Risse, Prof. Dr. Xiaoyi Jiang, Sören Klemm)
    • Übung zur Vorlesung Datenbanken [106029]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Projektseminar: Projektseminar: Barista [104120]
      (zusammen mit Prof. Dr. Benjamin Risse, Prof. Dr. Xiaoyi Jiang, Sören Klemm)
    • Fortgeschrittene Datenbankkonzepte [104032]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Vorlesung: Datenbanken [102032]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)
    • Projektseminar: Projektseminar: Barista for Deep Learning-based Bug Tracking [102116]
      (zusammen mit Prof. Dr. Benjamin Risse, Prof. Dr. Xiaoyi Jiang, Sören Klemm)
    • Übung zur Vorlesung Datenbanken [102033]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Projektseminar: Projektseminar: Barista - A Rapid Prototyping Tool for Neural Networks [100121]
      (zusammen mit Prof. Dr. Xiaoyi Jiang, Sören Klemm)
    • Blockpraktikum: Softwarepraktikum [100030]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

    • Vorlesung: Datenbanken [108385]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)
    • Übung zur Vorlesung Datenbanken [108384]
      (zusammen mit Dr. Ludger Becker)

  • Publikationen

    • , , , und . . „S-ROPE: Spectral Frame Representation of Periodic Events.“ In Computer Vision – ECCV 2024 Workshops, Bd. 15646 aus Lecture Notes in Computer Science, herausgegeben von Alessio Del Bue, Cristian Canton, Jordi Pont-Tuset und Tatiana Tommasi. Berlin: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-031-92460-6.

    • , , , , , und . . „Activation Functions in Non-Negative Neural Networks.“ präsentiert auf der Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS, New Orleans

    • , , und . . „Hierarchical random walker segmentation for large volumetric biomedical images.“ IEEE Transactions on Image Processing, Nr. 31: 4431–4446. doi: 10.1109/TIP.2022.3185551.
    • , , , und . . „A Bhattacharyya coefficient-based framework for noise model-aware random walker image segmentation.“ In Proc. of GCPR, herausgegeben von B Andres, F Bernard, D Cremers, S Frintrop, B Goldlücke und I Ihrke. Berlin: Springer Nature.
    • . . „Efficient Out-of-Core Methods for Biomedical Volume Processing and Analysis.“ Dissertationsschrift, University of Münster.

    • , , , , und . . „Scalable robust graph and feature extraction for arbitrary vessel networks in large volumetric datasets.“ BMC Bioinformatics, Nr. 22 (1) 346. doi: 10.1186/s12859-021-04262-w.
    • , , , u. a. . „Rapid methods for the evaluation of fluorescent reporters in tissue clearing and the segmentation of large vascular structures.“ iScience, Nr. 24 (6) 102650. doi: 10.1016/j.isci.2021.102650.

    • , , und . . „GERoMe – a method for evaluating stability of graph extraction algorithms without ground truth.“ IEEE Access, Nr. 7: 21744–21755. doi: 10.1109/ACCESS.2019.2898754.

    • , , , und . . Barista - a graphical tool for designing and training deep neural networks arXiv e-print:1802.04626: CoRR.

    • , , , u. a. . „VIPAR, a quantitative approach to 3D-histopathology applied to lymphatic malformations.“ JCI Insight, Nr. 2 (16): e93424.
    • , , , u. a. . „Interactive Exploration of Cosmological Dark-Matter Simulation Data.“ IEEE Computer Graphics and Applications, Nr. 37 (2): 80–89.
    • , , und . . „GERoMe - A novel graph extraction robustness measure.“ Beitrag präsentiert auf der Proc. of Int. Workshop on Graph-Based Representations in Pattern Recognition (GbR), Anacapri, Italy

    • , , , u. a. . „Visualize the Universe: Interactive Exploration of Cosmological Dark Matter Simulation Data.“ Beitrag präsentiert auf der IEEE Visualization Conference 2015 October 25-30, Chicago, Il, USA New York City: Wiley-IEEE Press.