Universität zu Lübeck - Institut für Robotik  -  Institut - Mitarbeiter - Bockelmann, Niclas
Institut

Niclas Bockelmann, M. Sc.


Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Ratzeburger Allee 160
23562 Lübeck
Gebäude 64, Raum 83 (EG)

Telefon: +49 451 31015227
Fax: +49 451 31015204
Email:
n.bockelmann(at)uni-luebeck.de
Niclas Bockelmann

Kurzbiographie

Niclas Bockelmann erlangte seinen M.Sc. in Medizinische Ingenieurwissenschaft an der Universität zu Lübeck Anfang 2020. Dem Institut für Robotik und Kognitive Systeme der Universität zu Lübeck ist er im April 2020 als Doktorand und wissenschaftlicher Mitarbeiter beigetreten. In seiner Arbeit fokusiert er sich auf die Anwendung von Signalverarbeitung und maschinellen Lernverfahren von biomedizinischen Signalen in der computergestützen Chirurgie.

Forschungsinteressen

  • Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernverfahren
  • Biomedizinische Signalverarbeitung
  • 2D/3D medizinische Bildverarbeitung

Mitgliedschaften

Deutsche Gesellschaft für Biomedizinsche Technik (DGBMT)

Publikationen

2022

Niclas Bockelmann, Daniel Schetelig, M. Bonsanto, Steffen Buschschlüter and Floris Ernst, Intelligent ultrasonic-aspirator for CNS/ tumor tissue differentiation – a feasibility study using machine learning, in: 73. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Neurochirurgie (DGNC), Joint Meeting mit der Griechischen Gesellschaft für Neurochirurgie, Köln, 2022
[DOI]
[Bib|RIS]
Niclas Bockelmann, Daniel Schetelig, Denise Kesslau, Steffen Buschschlüter, Floris Ernst and M. Bonsanto, Toward intraoperative tissue classification: exploiting signal feedback from an ultrasonic aspirator for brain tissue differentiation (2022), in: International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
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[DOI]
[Bib|RIS]

2021

Ana Estrada Lugo, Felix von Haxthausen, Niclas Bockelmann and Floris Ernst, Automatic Segmentation of the Femoral Artery from 2D Ultrasound Images, in: Student Conference on Medical Engineering Science, Medical Informatics, Biomedical Engineering and Auditory Technology 2021, Infinite Science Publishing GmbH, 2021
[Bib|RIS]
Ana Estrada Lugo, Niclas Bockelmann and Felix von Haxthausen, Sequential U-Net Architecture for Automatic Femoral Artery Segmentation in Ultrasound Images (2021), in: Current Directions in Biomedical Engineering, 7:1(158-161)
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[DOI]
[Bib|RIS]
Niclas Bockelmann, Denise Kesslau, M. Bonsanto, Steffen Buschschlüter and Floris Ernst, Towards machine learning-based tissue differentiation using an ultrasonic aspirator, in: CARS 2021: computer assisted radiology and surgery proceedings of the 35th international Congress and exhibition Munich, Germany, June 21–25, 2021, pages 107-108, 2021
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[DOI]
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2019

Niclas Bockelmann, Jan Graßhoff, Lasse Hansen, Giacomo Bellani, Mattias Heinrich and Philipp Rostalski, Deep Learning for Prediction of Diaphragm Activity from the Surface Electromyogram (2019), in: Current Directions in Biomedical Engineering, 5:1(17-20)
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[DOI]
[Bib|RIS]
Niclas Bockelmann, Diana Krüger, D.C. Florian Wieland, Berit Zeller-Plumhoff, Niccoló Peruzzi, Silvia Galli, Regine Willumeit-Römer, Fabian Wilde, Felix Beckmann, Jörg Hammel, Julian Moosmann and Mattias Heinrich, Sparse Annotations with Random Walks for U-Net Segmentation of Biodegradable Bone Implants in Synchrotron Microtomograms (2019), in: arXiv preprint arXiv:1908.04173
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