Universität zu Lübeck - Institut für Robotik  -  Institut - Mitarbeiter - Wulff, Daniel
Institut

Daniel Wulff, M. Sc.


Doktorand

Ratzeburger Allee 160
23562 Lübeck
Gebäude 64, Raum 87 (EG)

Telefon: +49 451 31015225
Fax: +49 451 31015204
Email:
wulff(at)rob.uni-luebeck.de
Daniel Wulff

Kurzbiographie

Daniel Wulff schloss 2019 das Studium der Medizinischen Ingenieurwissenschaft an der Universität zu Lübeck mit dem M.Sc. ab. Während seines Studiums arbeitete er in einem Medizintechnik Unternehmen an der Detektion von Patientenbewegungen in der Cone-Beam CT Bildgebung. Seit Mitte 2019 ist Daniel Wulff als Doktorand am Institut für Robotik und Kognitive Systeme angestellt und beschäftigt sich mit Deep Learning basiertem Target Tracking in 4D Ultraschall für die Strahlentherapie.

Forschungsinteressen

  • Echtzeit-Bewegungskompensation in der Strahlentherapie (Tracking)
  • Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen
  • Medizinische Bildverarbeitung

Mitgliedschaften

  • VDE (Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V.)
  • DGBMT (Deutsche Gesellschaft für Biomedizinische Technik)
  • GI (Gesellschaft für Informatik e.V.)

Publikationen

2021

Daniel Wulff, Jannis Hagenah and Floris Ernst, Comparison of Representation Learning Techniques for Tracking in time resolved 3D Ultrasound (2021), in: Medical Imaging with Deep Learning (MIDL) 2021
[Bib|RIS]
[URL]
Daniel Wulff, Mohamad Mehdi, Floris Ernst and Jannis Hagenah, Cross Data Set Generalization of Ultrasound Image Augmentation using Representation Learning: A Case Study, in: Current Directions in Biomedical Engineering, pages 755-758, 2021
[DOI]
[Bib|RIS]
Felix von Haxthausen, Sven Böttger, Daniel Wulff, Jannis Hagenah, Verónica García-Vázquez and Svenja Ipsen, Medical Robotics for Ultrasound Imaging: Current Systems and Future Trends (2021), in: Current Robotics Reports
[DOI]
[Bib|RIS]
Svenja Ipsen, Daniel Wulff, Ivo Kuhlemann, Achim Schweikard and Floris Ernst, Towards automated ultrasound imaging – robotic image acquisition in liver and prostate for long-term motion monitoring (2021), in: Physics in Medicine & Biology
[DOI]
[Bib|RIS]
[URL]

2020

Daniel Wulff, Jannis Hagenah, Svenja Ipsen and Floris Ernst, Learning Local Feature Descriptions in 3D Ultrasound, in: The 20th IEEE International Conference on BioInformatics and BioEngineering, IEEE Computer Society, pages 323-330, 2020
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[Bib|RIS]

2019

Daniel Wulff, Ivo Kuhlemann, Floris Ernst, Achim Schweikard and Svenja Ipsen, Robust motion tracking of deformable targets in the liver using binary feature libraries in 4D ultrasound, German Society for Biomedical Engineering, 2019
[Bib|RIS]