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 Benjamin Risse)

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

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

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

  • V/Ü: Fortgeschrittene Datenbankkonzepte [106028]
    (zusammen mit Ludger Becker)

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

  • V/Ü: Fortgeschrittene Datenbankkonzepte [102120]
    (zusammen mit Ludger Becker)

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

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

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

  • V/Ü: Fortgeschrittene Datenbankkonzepte [104032]
    (zusammen mit Ludger Becker)
  • Projektseminar: Projektseminar: Barista [104120]
    (zusammen mit Sören Klemm, Aaron Scherzinger, Xiaoyi Jiang und Benjamin Risse)

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

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

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

  • , , , , , und . . „Activation Functions in Non-Negative Neural Networks.“ IEEE Access doi: 10.1109/ACCESS.2025.3622408.
  • , , , 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. Cham: 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 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. Cham, Switzerland: 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 22 (1) 346. doi: 10.1186/s12859-021-04262-w.
  • , , , , , , , und . . „Rapid methods for the evaluation of fluorescent reporters in tissue clearing and the segmentation of large vascular structures.“ iScience 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 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.

  • , , , , , , , , , , , , , , , und . . „VIPAR, a quantitative approach to 3D-histopathology applied to lymphatic malformations.“ JCI Insight 2 (16): e93424.
  • , , , , , , , und . „Interactive Exploration of Cosmological Dark-Matter Simulation Data.“ IEEE Computer Graphics and Applications 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

  • , , , , , , , und . „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 Wiley-IEEE Press.