Forschungsschwerpunkte
Computer Vision
Computer Vision; Image Processing; Computer Graphics
Machine Learning
Deep Learning; Pattern Recognition
Engineering
3D Printing; Robotics; Embedded Systems; Imaging Techniques; Sensor Fusion
Biomedicine
Behavioural Biology; Neurobiology; Artificial Life
Weitere Zugehörigkeiten an der Universität Münster
Vita
Akademische Ausbildung
- Professor, University of Münster, Münster, Germany
- Junior Professor (W1), University of Münster, Münster, Germany
- Ph. D. studies, University of Münster, Münster Germany
- Diplom Informatiker (Dipl. Inf.; MSc equivalent), University of Münster, Münster, Germany
Beruflicher Werdegang
- Professor, University of Münster, Münster, Germany
- Junior Professor (W1), University of Münster, Münster, Germany, Faculty of Mathematics and Computer Science
- Research Associate, University of Edinburgh, Edinburgh, United Kingdom, Institute for Action, Perception and Behaviour (Insect Robotics Group)
- Ph. D. studies, University of Münster, Münster, Germany, Supervisors: Prof. X. Jiang (Pattern Recognition and Image Analysis) & Prof. C. Klämbt (Institute for Neuro- and Behavioural Biology)
- Diploma degree in computer science with a minor in biology, University of Münster, Münster, Germany
Preise
- Paper of the Month – Medizinische Fakultät der Universität Münster
- Lehrpreis – Universität Münster
- Lehrpreis – Fachschaft für Mathematik & Informatik der Universität Münster
- BMVC Outstanding Reviewer Award – The British Machine Vision Association (BMVC)
- Preis für Praktische Informatik (1. Platz) – IHK Nord Westfalen
Mitgliedschaften und Aktivitäten in Gremien
- German Informatics Society Membership, Gesellschaft für Informatik e.V. (GI)
- IEEE Membership, Young Professionals and Computer Society Membership.
Rufe
WWU Münster, Geoinformatics (W2) – angenommen- Ruf auf Junior Profesur für praktische Informatik (W1), Universität Münster
WWU Münster, Praktische Informatik (W1) – angenommen
Lehre
Vorlesung
- V/Ü: Project Management [142960]
(zusammen mit Christian Remfert)- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
- [ – | Einzeltermin]
Seminar
- Seminar: Introduction to Software Programming [142967]
- [ – | Di., – | | StudLab GEO1 130]
- [ – | Do., – | | StudLab GEO1 130]
Sonstige Lehrveranstaltung
- Projektveranstaltung: Studyproject: Squirrels in Town - Detecting and Tracking the Synurbization of Squirrels in Berlin [142974]
- [ – | Do., – | ]
Seminar
- Seminar: Machine Learning for Visual Spatio-Temporal Data [140972]
- [ – | Do., – | | GEO1 242]
- [ – | Fr., – | | GEO1 242]
Praktikum
- Praktikum: Geosoftware I [140957]
(zusammen mit Dominik Drees)- [ – | Mo., – | | StudLab GEO1 125]
Sonstige Lehrveranstaltung
- Alle: Kolloquium CVLMS [141020]
- [ – | Fr., – | ]
Vorlesung
- V/Ü: Project Management [148962]
(zusammen mit Christian Remfert)
Seminar
- Seminar: Introduction to Software Programming [148968]
Sonstige Lehrveranstaltung
- Projektveranstaltung: Study Project: Animal Welfare - Tracking Zebrafish in Laboratory Conditions [149070]
Vorlesungen
- Vorlesung: Core Topics in Geographic Information Science [146958]
(zusammen mit Jun.-Prof. Jakub Krukar, Prof. Dr. Angela Schwering, Prof. Dr. Edzer Pebesma und Prof. Dr. Christian Kray)- Ringvorlesung: Ringvorlesung Geoinformatik [146972]
(zusammen mit Dr. Thomas Bartoschek, Prof. Dr. Angela Schwering, Prof. Dr. Edzer Pebesma und Prof. Dr. Christian Kray) - Ringvorlesung: Ringvorlesung Geoinformatik [146972]
Seminar
- Seminar: Machine Learning for Visual Spatio-Temporal Data [146975]
Praktikum
- Praktikum: Geosoftware I [146957]
(zusammen mit Dominik Drees)
Sonstige Lehrveranstaltung
- Projektveranstaltung: Studienprojekt 1 - Machine Learning trifft Insect Monitoring [146980]
Vorlesung
- V/Ü: Project Management [144961]
(zusammen mit Christian Remfert)
Seminar
- Seminar: Introduction to Software Programming [144970]
- V/Ü: Project Management [142960]
Projekte
- SFB 1450 - B04: Multiskalige Darstellung und Analyse der Leukozytenwanderung in hypoxischen Entzündungsbereichen in vivo ()
Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: | DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/2, B04 - SPP 2363: Hervorhebung der molekularen Ähnlichkeit durch erklärbare künstliche Intelligenz ()
Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: | DFG - Schwerpunktprogramm | Förderkennzeichen: KO 4689/7-2; RI 2938/3-2 - Resiliente Gesundheitssysteme in Zeiten Multipler Krisen: Eine Deutsch-Japanische Kooperation – RE-CARE ()
Gefördertes Einzelprojekt: | DFG - Internationale Kooperationsanbahnung | Förderkennzeichen: KR 5454/1-1 - Else Kröner Medical Scientist Kolleg Münster - Dynamik von Entzündungsreaktionen – InFlame ()
Beteiligung in sonstigem Verbundvorhaben: | Else Kröner Medical Scientist Kolleg | Förderkennzeichen: 2021_EKMK.13 - Autonomous Drones for Nature Conservation Missions – WildDrone ()
EU-Projekt koordiniert außerhalb der Universität Münster: | EU Horizon Europe - Marie Skłodowska-Curie Actions - Doctoral Network | Förderkennzeichen: 101071224 - Centre for Research and Development of Reproductive Scientists – ReproTrack.MS ()
Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: | Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt | Förderkennzeichen: 01GR2303 - SPP 2363: Neuronale Fingerabdrücke als struktur- und aktivitätssensitive molekulare Darstellungen ()
Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: | DFG - Schwerpunktprogramm | Förderkennzeichen: KO 4689/7-1; RI 2938/3-1 - Interdisziplinäres Lehrprogramm zu maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz – InterKI ()
Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: | Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt | Förderkennzeichen: 16DHBKI049 - Friends with benefits? A holistic approach to diffuse mutualism in plant pollinator interactions ()
Beteiligung in sonstigem Verbundvorhaben: | HFSP - Research Grant - Program | Förderkennzeichen: RGP0057/2021 - Maschinell trainierter Qualitätssensor, intelligente Prozessteuerung und ein ML-Framework zur ressourceneffizienten, maßgeschneiderten Kohlenstofffaserherstellung – maQinto ()
Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: | Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt | Förderkennzeichen: 01I522020D - SFB 1450 - B04: Multiskalige Darstellung und Analyse der Leukozytenwanderung in hypoxischen Entzündungsbereichen in vivo ()
Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: | DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1450/1, B04 - SFB 1459 - C05: Kohärente nanophotonische neuronale Netzwerke mit adaptiven molekularen Systemen ()
Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: | DFG - Sonderforschungsbereich | Förderkennzeichen: SFB 1459/1, C05 - Reproduction – from Genes to Molecules and Function ()
Durch die Universität Münster intern gefördertes Projekt: | Universität Münster-interne Förderung - Topical Programmes - Verbundprojekt: Intelligente Virtuelle Agenten für die Medizinische Ausbildung (medical tr.AI.ning) - Teilvorhaben: Entwicklung und Erforschung von intelligenten virtuellen Agenten für die klinisch-medizinische Ausbildung mit Schwerpunkt in KI – meditrain ()
Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: | Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt | Förderkennzeichen: 16DHBKI077 - Learning from Neuroscience to Investigate the IQ of Deep Neural Networks ()
Gefördertes Einzelprojekt: | MKW - Förderlinie „Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen“ - KI-Starter | Förderkennzeichen: 005-2010-0055 - GIGA Gebärdensprachen - Entwicklung einer 5G enabled Gebärdensprachen-Applikation ()
Beteiligung in sonstigem Verbundvorhaben: | MWIKE NRW - Förderwettbewerb 5G.NRW | Förderkennzeichen: FKZ 005-2018-0104; 005-2108-0102; PtJ-Nr. 2008gif042e; 2108gif042c - Das Individuum im Fokus der Lebenswissenschaften ()
Durch die Universität Münster intern gefördertes Projekt: | Universität Münster-interne Förderung - Topical Programmes - Augmented and Virtual Reality in der medizinischen Ausbildung ()
Gefördertes Einzelprojekt: | Institut für Ausbildung und Studienangelegenheiten der Medizinischen Fakultät - Reproduction – from Genes to Molecules and Function ()
Durch die Universität Münster intern gefördertes Projekt: | Universität Münster-interne Förderung - Topical Programmes - KMU-innovativ Verbundprojekt: Entwicklung eines Intelligenten 3D Druckers (SMARTPRINT); Teilprojekt: Erforschung und Entwicklung der Kl-Algorithmen – SMARTPRINT ()
Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: | Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt | Förderkennzeichen: 02P19K121 - QuBe (Tools for Quantitative Behaviour) - Investitionen in Wachstum und Beschäftigung – QuBe ()
Gefördertes Einzelprojekt: | MWIKE NRW - EFRE/JTF-Programm - EFRE Start-up Transfer.NRW - START-UP-Hochschul-Ausgründungen NRW | Förderkennzeichen: EFRE-0400299 - EMID - Electron Microscopy Imaging in the Dark - Entwicklung der Nachbelichtungsfunktionalität des EMID Verfahrens – EIMD ()
Beteiligung an einem bundesgeförderten Verbund: | BMWE - Zentrales Innovationsprogramm Mittelstand | Förderkennzeichen: ZF4649501TS8 - Artificial Intelligence for Additive Manufacturing ()
Gefördertes Einzelprojekt: | tapdo technologies GmbH - Entwicklung eines Verfahrens zur automatischen Erstellung von Reitsportaufnahmen ()
Gefördertes Einzelprojekt: | LV digital GmbH - Entwicklung eines Verfahrens zur Bildverbesserung von biomedizinischen Bilddaten wie Elektronen Miktoskopie ()
Gefördertes Einzelprojekt: | EMSIS GmbH - EXC 1003 PP-2017-10 The hatching box: Automated monitoring of the circadian clock during metamorphosis of the fly ()
Teilprojekt in DFG-Verbund koordiniert an der Universität Münster: | DFG - Exzellenzcluster | Förderkennzeichen: PP-2017-10
- SFB 1450 - B04: Multiskalige Darstellung und Analyse der Leukozytenwanderung in hypoxischen Entzündungsbereichen in vivo ()
Publikationen
- Pielage, Leon, Schmidle, Paul, Marschall, Bernhard, und Risse, Benjamin. . „Interactive High-Quality Skin Lesion Generation using Diffusion Models for VR-based Dermatological Education.“ In IUI '25: Proceedings of the 30th International Conference on Intelligent User Interfaces, herausgegeben von Association for Computing Machinery. New York, NY, United States: ACM Press. doi: 10.1145/3708359.3712101.
- Junga, Anna, Kockwelp, Pascal, Valkov, Dimitar, Schulze, Henriette, Bozdere, Philipp, Hätscher, Ole, Ahrens, Helmut, Marschall, Bernhard, Risse, Benjamin, und Holling, Markus. . „Teach the unteachable with a virtual reality (VR) brain death scenario - 800 students and 3 years of experience.“ Perspectives on Medical Education 14 (1): 45–54. doi: 10.5334/pme.1427 .
- Garcia Rodriguez, Luis, Konrad, Jonas, Drees, Dominik, und Risse, Benjamin. . „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. Cham: Springer Nature. doi: 10.1007/978-3-031-92460-6.
- Boeder, S, und Risse, B. . „OccFlowNet: Occupancy Estimation via Differentiable Rendering and Occupancy Flow.“ In 2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), herausgegeben von IEEE. published: Wiley-IEEE Computer Society Press.
- Boeder, S, Gigengack, F, und Risse, B. . „LangOcc: Open Vocabulary Occupancy Estimation via Volume Rendering.“ In International Conference on 3D Vision 2025, herausgegeben von CVF.
- Boeder, S, Gigengack, F, und Risse, B. . „GaussianFlowOcc: Sparse and Weakly Supervised Occupancy Estimation using Gaussian Splatting and Temporal Flow.“ Preprint. arXiv
- Baumberger, M, Haas, B, Tewes, W, Risse, B, Meyer, N, und Meyer, H. . „Gated recurrent units for modelling time series of soil temperature and moisture: An assessment of performance and process reflectivity.“ Environmental Modelling and Software 183: 106245–106245. doi: 10.1016/j.envsoft.2024.106245.
- Thiele, Sebastian, Kockwelp, Jacqueline, Wistuba, Joachim, Kliesch, Sabine, Gromoll, Jörg, und Risse, Benjamin. . „Investigating Imaging, Annotation and Self-Supervision for the Classification of Continuously Developing Cells in Histological Whole Slide Images.“ Beitrag präsentiert auf der IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Tucson, Arizona
- Kockwelp, Jacqueline, Beckmann, Daniel, und Risse, Benjamin. . „Human Gaze Improves Vision Transformers by Token Masking.“ Beitrag präsentiert auf der Gaze Meets Computer Vision @ Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV) Workshops , Tucson, Arizona
- Radas, J, Risse, B, und Vogl, R. . „Building UniGPT: A Customizable On-Premise LLM-Solution for Universities.“ In Proceedings of EUNIS 2024 annual congress in Athens, EPiC Series in Computing, herausgegeben von R Vogl, L Desnos, J Desnos, S Bolis, L Merakos, G Ferrell, E Tsili und M Roumeliotis. EPiC Series in Computing: EasyChair. doi: 10.29007/jv1l.
- Porschen, Christian and Ernsting, Jan and Brauckmann, Paul and Weiss, Raphael and Würdemann, Till and Booke, Hendrik and Amini, Wida and Maidowski, Ludwig and Risse, Benjamin and Hahn, und Tim and von Groote, Thilo. . „pyAKI—An open source solution to automated acute kidney injury classification.“ PloS one 20 (1) e0315325.
- Becker, Marlon, Butz, Marco, Lemli, David, Schuck, Carsten, und Risse, Benjamin. . „Learning Proposal Distributions in Simulated Annealing via Template Networks: A Case Study in Nanophotonic Inverse Design.“ In Pattern Recognition, Bd. 27 aus 27th International Conference ICPR 2024, herausgegeben von Apostolos Antonacopoulos, Subhasis Chaudhuri, Rama Chellappa, Cheng-Lin Liu, Saumik Bhattacharya und Umapada Pal. Kolkata, India: Springer. doi: 10.1007/978-3-031-78186-5_13.
- Kockwelp, Pascal, Meyerheim, Marcel, Valkov, Dimitar, Mergen, Marvin, Junga, Anna, Krüger, Antonio, Marschall, Bernhard, Holling, Markus, und Risse, Benjamin. . „VR-based Competence Training at Scale: Teaching Clinical Skills in the Context of Virtual Brain Death Examination.“ Proceedings of the ACM on Human-Computer Interaction 8 261. doi: 10.1145/3664635.
- Schulte, L, Butz, M, Becker, M, Risse, B, und Schuck, C. . „Accelerating Finite-Difference Frequency-Domain Simulations for Inverse Design Problems in Nanophotonics using Deep Learning.“ Journal of the Optical Society of America B 41 (4): 1039–1046. doi: 10.1364/JOSAB.506159.
- Junga, Anna, Schulze, Henriette, Scherzer, Sönke, Hätscher, Ole, Bozdere, Philipp, Schmidle, Paul, Risse, Benjamin, und Marschall, Bernhard. . „Immersive learning in medical education: analyzing behavioral insights to shape the future of VR-based courses.“ BMC Medical Education 2024 (24) 1413. doi: 10.1186/s12909-024-06337-7.
- Kockwelp, Jacqueline, Thiele, Sebastian, Bartsch, Jannis, Haalck, Lars, Gromoll, Jörg, Schlatt, Stefan, Exeler, Rita, Bleckmann, Annalen, Lenz, Georg, Wolf, Sebastian, Steffen, Björn, Berdel, Wolfgang Eduard, Schliemann, Christoph, Risse, Benjamin, und Angenendt, Linus. . „Deep learning predicts therapy-relevant genetics in acute myeloid leukemia from Pappenheim-stained bone marrow smears.“ Blood Advances 8 (1): 70–79. doi: 10.1182/bloodadvances.2023011076.
- Junga, Anna, Kockwelp, Pascal, Valkov, Dimitar, Marschall, Bernhard, Hartwig, Sophia, Stummer, Walter, Risse, Benjamin, und Holling, Markus. . „Virtual Reality based teaching – a paradigm shift in education?“ präsentiert auf der 73. Jahrestagung Deutsche Gesellschaft für Neurochirurgie, Köln. doi: 10.3205/22DGNC538.
- Becker, Marlon, und Risse, Benjamin. . „Learned Random Label Predictions as a Neural Network Complexity Metric.“ Beitrag präsentiert auf der Workshop on Scientific Methods for Understanding Deep Learning @NeurIPS , Vancouver
- Boeder, S, Gigengack, F, und Risse, B. . „Occflownet: Towards self-supervised occupancy estimation via differentiable rendering and occupancy flow.“ Preprint. arXiv
- Boeder, S, Gigengack, F, und Risse, B. . „Langocc: Self-supervised open vocabulary occupancy estimation via volume rendering.“ Preprint. arXiv
- Beckmann, Daniel, Kockwelp, Jacqueline, Gromoll, Joerg, Kiefer, Friedemann, und Risse, Benjamin. . „SAM meets Gaze: Passive Eye Tracking for Prompt-based Instance Segmentation.“ Proceedings of Machine Learning Research 2023.
- Haalck, Lars, und Risse, Benjamin. . „Solving the Plane-Sphere Ambiguity in Top-Down Structure-from-Motion.“ Beitrag präsentiert auf der IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Waikoloa, Hawaii doi: 10.1109/WACV57701.2024.00345.
- Gebauer, Eike, Thiele, Sebastian, Ouvrard, Pierre, Sicard, Adrien, und Risse, Benjamin. . „Towards a Dynamic Vision Sensor-based Insect Camera Trap.“ Beitrag präsentiert auf der Winter Conference on Applications of Computer Vision 2024, Waikoloa, Hawaii
- Porschen, C, Ernsting, J, Brauckmann, P, Weiss, R, Würdemann, T, Booke, H, Amini, W, Maidowski, L, Risse, B, Hahn, T, und Groote, T. . „pyAKI - An Open Source Solution to Automated KDIGO classification.“ Preprint. arXiv doi: 10.48550/arXiv.2401.12930.
- Young, S, Schiffer, C, Wagner, A, Patz, J, Potapenko, A, Herrmann, L, Nordhoff, V, Pock, T, Krallmann, C, Stallmeyer, B, Röpke, A, Kierzek, M, Biagioni, C, Wang, T, Haalck, L, Deuster, D, Hansen, JN, Wachten, D, Risse, B, Behre, HM, Schlatt, S, Kliesch, S, Tüttelmann, F, Brenker, C, und Strünker, T. . „Human fertilization in vivo and in vitro requires the CatSper channel to initiate sperm hyperactivation.“ Journal of Clinical Investigation 134 (1). doi: 10.1172/JCI173564.
- Winter, NR, Blanke, J, Leenings, R, Ernsting, J, Fisch, L, Sarink, K, Barkhau, C, Emden, D, Thiel, K, Flinkenflügel, K, Winter, A, Goltermann, J, Meinert, S, Dohm, K, Repple, J, Gruber, M, Leehr, EJ, Opel, N, Grotegerd, D, Redlich, R, Nitsch, R, Bauer, J, Heindel, W, Gross, J, Risse, B, Andlauer, TFM, Forstner, AJ, Nöthen, MM, Rietschel, M, Hofmann, SG, Pfarr, JK, Teutenberg, L, Usemann, P, Thomas-Odenthal, F, Wroblewski, A, Brosch, K, Stein, F, Jansen, A, Jamalabadi, H, Alexander, N, Straube, B, Nenadic, I, Kircher, T, Dannlowski, U, und Hahn, T. . „A Systematic Evaluation of Machine Learning--Based Biomarkers for Major Depressive Disorder.“ JAMA Psychiatry 81 (4): 386–395. doi: 10.1001/jamapsychiatry.2023.5083.
- Bauer, N, Beckmann, D, Reinhardt, D, Frost, N, Bobe, S, Erapaneedi, R, Risse, B, und Kiefer, F. . „Therapy-induced modulation of tumor vasculature and oxygenation in a murine glioblastoma model quantified by deep learning-based feature extraction.“ Scientific Reports 14 (1): 2034–2034. doi: 10.1038/s41598-024-52268-0.
- Fisch, L., Zumdick, S., Barkhau, C., Emden, D., Ernsting, J., Leenings, R., Sarink, K., Winter, N.R., Risse, B., Dannlowski, U., und Hahn, T. . „deepbet: Fast brain extraction of T1-weighted MRI using Convolutional Neural Networks.“ Computers in Biology and Medicine 179. doi: 10.1016/j.compbiomed.2024.108845.
- Shukla, Vandita, Morelli, Luca, Remondino, Fabio, Micheli, Andrea, Tuia, Devis, und Risse, Benjamin. . „Towards Estimation of 3D Poses and Shapes of Animals from Oblique Drone Imagery.“ Beitrag präsentiert auf der ISPRS Technical Commission II Symposium 2024, Las Vegas
- Schwarz, S, Clement, L, Haalck, L, Risse, B, und Wystrach, A. . „Compensation to visual impairments and behavioral plasticity in navigating ants.“ Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 121 (48): e2410908121.. doi: 10.1073/pnas.2410908121.
- Brückerhoff-Plückelmann, F, Borras, H, Klein, B, Varri, A, Becker, M, Dijkstra, J, Brückerhoff, M, Wright, CD, Salinga, M, Bhaskaran, H, Risse, B, Fröning, H, und Pernice, W. . „Probabilistic photonic computing with chaotic light.“ Nature Communications 15 (1): 10445–10445. doi: 10.1038/s41467-024-54931-6.
- Hätscher, Ole, Junga, Anna, Schulze, Henriette, Kockwelp, Pascal, Risse, Benjamin, Back, Mitja, und Marschall, Bernhard. . „Integration of VR into Medical Education (Workshop).“ In Würtual Reality, herausgegeben von 2023 University of Würzburg, Department of Psychology I (Marcusstr. 9-11, 97070 Würzburg). Würzburg: University of Würzburg, Department of Psychology. doi: 10.25972/OPUS-31720.
- Barrie, Robert, Haalck, Lars, Risse, Benjamin, Nowotny, Thomas, Graham, Paul, und Buehlman, Cornelia. . „Trail using ants follow idiosyncratic routes in complex landscapes.“ Learning and Behavior s13420-023-00615. doi: 10.3758/s13420-023-00615-y.
- Schulze, Henriette, Junga, Anna, Hätscher, Ole, Kockwelp, Pascal, Risse, Benjamin, Holling, Markus, und Marschall, Bernhard. . „Hirntoddiagnostik in Virtual Reality – was denken Studierende darüber?“ präsentiert auf der Jahrestagung der Gesellschaft für Medizinische Ausbildung (GMA) 2023, Osnabrück. doi: 10.3205/23GMA227.
- Hätscher, Ole, Junga, Anna, Schulze, Henriette, Kockwelp, Pascal, Risse, Benjamin, Back, D.Mitja, und Marschall, Bernhard. . „Zusammenhang von Persönlichkeitsvariablen und Leistung in der virtuellen medizinischen Ausbildung.“ präsentiert auf der Jahrestagung der Gesellschaft für medizinische Ausbildung (GMA) 2023, Osnabrück. doi: 10.3205/23GMA273.
- Butz, Marco, Abazi, Adrian S., Ross, Rene, Risse, Benjamin, und Schuck, Carsten. . „Inverse Design of Nanophotonic Devices using Dynamic Binarization.“ Optics Express 31 (10): 15747–15756. doi: 10.1364/OE.484484.
- Wendland, D, Becker, M, Brückerhoff-Plückelmann, F, Bente, I, Busch, K, Risse, B, und Pernice, WH. . „Coherent dimension reduction with integrated photonic circuits exploiting tailored disorder.“ Journal of the Optical Society of America B 40 (3): B35–B40.
- Haalck, L, Mangan, M, Wystrach, A, Clement, L, Webb, B, und Risse, B. . „CATER: Combined Animal Tracking & Environment Reconstruction.“ Science advances 9 (16): eadg2094–eadg2094.
- Rösler, W, Altenbuchinger, M, Bae{ß}ler, B, Beissbarth, T, Beutel, G, Bock, R, Bubnoff, N, Eckardt, J, Foersch, S, Loeffler, CM, und others. . „An overview and a roadmap for artificial intelligence in hematology and oncology.“ Journal of Cancer Research and Clinical Oncology 15: 1–10.
- Butz, M, Leifhelm, A, Becker, M, Risse, B, und Schuck, C. . „A Universal Approach to Nanophotonic Inverse Design through Reinforcement Learning.“ In CLEO 2023, paper STh4G.3, herausgegeben von Optica Publishing Group. San Jose: Optica. doi: 10.1364/CLEO_SI.2023.STh4G.3.
- Butz, Marco, Leifhelm, Alexander, Becker, Marlon, Risse, Benjamin, und Schuck, Carsten. . „A Novel Approach to Nanophotonic Black-Box Optimization Through Reinforcement Learning.“ In Q 30 Nano-optics, herausgegeben von DPG. Hannover: Deutsche Physikalische Gesellschaft.
- Kockwelp, Jacqueline, Gromoll, Jörg, Wistuba, Joachim, und Risse, Benjamin. . „EyeGuide - From Gaze Data to Instance Segmentation.“ Beitrag präsentiert auf der The British Machine Vision Conference (BMVC), Aberdeen
- Haalck, Lars, Thiele, Sebastian, und Risse, Benjamin. . „Tracking Tiny Insects in Cluttered Natural Environments using Refinable Recurrent Neural Networks.“ Beitrag präsentiert auf der IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), Waikoloa, Hawaii doi: 10.1109/WACV57701.2024.00697.
- Brückerhoff-Plückelmann, Frank, Bente, Ivonne, Becker, Marlon, Vollmar, Niklas, Farmakidis, Nikolaos, Lomonte, Emma, Lenzini, Francesco, Wright, CDavid, Bhaskaran, Harish, Salinga, Martin, Risse, Benjamin, und Pernice, Wolfram HP. . „Event-driven adaptive optical neural network.“ Science advances 9 (42): eadi9127. doi: 10.1126/sciadv.adi9127.
- Becker, Marlon, Drees, Dominik, Brückerhoff-Plückelmann, Frank, Schuck, Carsten, Pernice, Wolfram, und Risse, Benjamin. . „Activation Functions in Non-Negative Neural Networks.“ präsentiert auf der Machine Learning and the Physical Sciences Workshop, NeurIPS, New Orleans.
- Pielage, Leon, Schmidle, Paul, Marschall, Bernhard, und Risse, Benjamin. . „Diffusion Models in Dermatological Education: Flexible High Quality Image Generation for VR-based Clinical Simulations.“ präsentiert auf der NeurIPS'23 Workshop: Generative AI for Education (GAIED), New Orleans, Louisiana.
- Döll, Petra, Sester, Monika, Feuerhake, Udo, Frahm, Holger, Fritzsch, Bernadette, Hezel, Dominik C, Kaus, Boris, Kolditz, Olaf, Linxweiler, Jan, Müller Schmied, Hannes, Nyenah, Emmanuel, Risse, Benjamin, Schielein, Ulrich, Schlauch, Tobias, Streck, Thilo, und van den Oord, Gijs. . „Sustainable research software for high-quality computational research in the Earth System Sciences: Recommendations for universities, funders and the scientific community in Germany.“ Preprint. FIG GEO-LEO e-docs doi: 10.23689/fidgeo-5805.
- Becker, Marlon, Riegelmeyer, Jan, Seyfried, Maximilian David, Ravoo, Bart Jan, Schuck, Carsten, und Risse, Benjamin. . „Adaptive Photochemical Nonlinearities for Optical Neural Networks.“ Advanced Intelligent Systems 5 (12). doi: 10.1002/aisy.202300229.
- Becker, Marlon, Butz, Marco, Lemli, David, Schuck, Carsten, und Risse, Benjamin. . „Combinatorial Optimization via Memory Metropolis: Template Networks for Proposal Distributions in Simulated Annealing applied to Nanophotonic Inverse Design.“ präsentiert auf der Neural Information Processing Systems (NeurIPS) Workshop on AI for Accelerated Materials Design (AI4Mat-2023), New Orleans.
- Mergen, Marvin*, Junga, Anna*, Risse, Benjamin, Valkov, Dimitar, Graf, Norbert, und Marschall, Bernhard. . „Immersive training of clinical decision making with AI driven virtual patients-a new VR platform called medical tr.AI.ning.“ GMS Journal for Medical Education 40 (2). doi: 10.3205/zma001600.
- Bobe, S, Beckmann, D, Klump, DM, Dierkes, C, Kirschnick, N, Redder, E, Bauer, N, Schäfers, M, Erapaneedi, R, Risse, B, van de, Pavert SA, und Kiefer, F. . „Volumetric imaging reveals VEGF-C-dependent formation of hepatic lymph vessels in mice.“ Frontiers in cell and developmental biology 10: 949896–949896. doi: 10.3389/fcell.2022.949896.
- Hahn, T, Ernsting, J, Winter, NR, Holstein, V, Leenings, R, Beisemann, M, Fisch, L, Sarink, K, Emden, D, Opel, N, Redlich, R, Repple, J, Grotegerd, D, Meinert, S, Hirsch, JG, Niendorf, T, Endemann, B, Bamberg, F, Kröncke, T, Bülow, R, Völzke, H, von Stackelberg, O, Sowade, RF, Umutlu, L, Schmidt, B, Caspers, S, Kugel, H, Kircher, T, Risse, B, Gaser, C, Cole, JH, Dannlowski, U, und Berger, K. . „An Uncertainty-Aware, Shareable and Transparent Neural Network Architecture for Brain-Age Modeling.“ Science advances 8 (1): eabg9471–eabg9471. doi: 10.1126/sciadv.abg9471.
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Betreute Promotion
Konrad, Jonas Künstliche Neuronale Netze zur 3D-Rekonstruktion in natürlichen Habitaten und Tracking von Wildtieren
Prof. Dr. Benjamin Risse
