Gurbandurdy Dovletov
Kurzlebenslauf
Gurbandurdy Dovletov, M.Sc., arbeitet seit 2018 als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand am Lehrstuhl für Intelligente Systeme der Informatik an der Universität Duisburg-Essen. Er erhielt 2012 seinen Bachelor in Computer Systems and Software Engineering an der Almaty University of Power Engineering and Telecommunications. 2018 erhielt er seinen Master für Embedded Systems Engineering an der Universität Duisburg-Essen.
Forschung
Kern seines aktuellen Forschungsinteresses sind Aufmerksamkeitsmechanismen, die es künstlicher Intelligenz ermöglichen, besser und effizienter zu lernen. Überwachtes/unüberwachtes Lernen und generative Ansätze spielen dabei eine wesentliche Rolle. Großes Interesse besteht hier vor allem an der Anwendung von Lernmethoden im medizinischen Kontext und im Zusammenhang mit industrieller Partikelmesstechnik.
Informatik / SE
47057 Duisburg
Funktionen
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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in, Intelligente Systeme
Aktuelle Veranstaltungen
Keine aktuellen Veranstaltungen.
Vergangene Veranstaltungen (max. 10)
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SoSe 2024
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SoSe 2022
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WiSe 2021
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SoSe 2021
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WiSe 2020
Die folgenden Publikationen sind in der Online-Universitätsbibliographie der Universität Duisburg-Essen verzeichnet. Weitere Informationen finden Sie gegebenenfalls auch auf den persönlichen Webseiten der Person.
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CHAOS Challenge - combined (CT-MR) healthy abdominal organ segmentationIn: Medical Image Analysis, Jg. 69, 2021, S. 101950DOI, Online Volltext (Open Access)
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Bone-Aware Generative Adversarial Network with Supervised Attention Mechanism for MRI-Based Pseudo-CT SynthesisIn: Proceedings of the 17th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOIMAGING 2024) / 17th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOIMAGING 2024): Rome, Italy. Setúbal: SciTePress, Jg. 1, 2024, S. 223 – 235
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Double Grad-CAM Guidance for Improved MRI-based Pseudo-CT SynthesisIn: Bildverarbeitung für die Medizin 2023: Proceedings / German Workshop on Medical Image Computing ; July 2-4, 2023, Braunschweig, Germany / Deserno, Thomas M.; Handels, Heinz; Maier, Andreas; Maier-Hein, Klaus; Palm, Christoph; Tolxdorff, Thomas (Hrsg.). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2023, S. 45 – 50
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Learning to Pay Attention by Paying Attention : Attention U-Net with Extra Supervision for MRI-based Pseudo-CT SynthesisIn: Image Analysis: Proceedings, Part II / 23rd Scandinavian Conference (SCIA 2023): Sirkka, Finland; 18–21 April 2023 / Gade, Rikke; Felsberg, Michael; Kämäräinen, Joni-Kristian (Hrsg.). Cham: Springer, 2023, S. 229 – 242
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Grad-CAM Guided U-Net for MRI-based Pseudo-CT SynthesisIn: Proceedings of the 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC) / 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 11-15 July 2022, Glasgow, Scotland. Piscataway: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), 2022, S. 2071 – 2075
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Improved MRI-based Pseudo-CT Synthesis via Segmentation Guided Attention NetworksIn: Proceedings of the 15th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOIMAGING): Volume 2 / 15th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies (BIOIMAGING), 9-11 February 2022, Online / Gracani, Denis; Fred, Ana; Gamboa, Hugo (Hrsg.). Setúbal: SciTePress, 2022, S. 131 – 140
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A Differentiable Convolutional Distance Transform Layer for Improved Image SegmentationIn: Pattern Recognition: 42nd DAGM German Conference, DAGM GCPR 2020, Tübingen, Germany, September 28 – October 1, 2020, Proceedings / 42nd DAGM German Conference, 28.09.-01.10.2020, Tübingen / Akata, Zeynep; Geiger, Andreas; Sattler, Torsten (Hrsg.). Cham: Springer, 2021, S. 432 – 444
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Unsupervised adversarial domain adaptation for multi-label classification of chest x-RayIn: 2021 IEEE 18th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) / 18th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) ; April 13-16, 2021, Nice, France: IEEE Computer Society, 2021, S. 1236 – 1240
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Using anatomical priors for deep 3D one-shot segmentationIn: BIOSTEC 2021 8th International Conference on Bioimaging; Part of the 14th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies: Proceedings, Volume 2: Bioimaging / BIOIMAGING 2021 - 8th International Conference on Bioimaging; Part of the 14th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies, BIOSTEC 2021, 11.-13.02.2021, Virtual / Douplik, Alexandre; Fred, Ana; Gamboa, Hugo (Hrsg.). Setúbal, Portugal: SciTePress, 2021, S. 174 – 181
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Liver Segmentation in CT with MRI Data : Zero-Shot Domain Adaptation by Contour Extraction and Shape PriorsIn: Proceedings - International Symposium on Biomedical Imaging / 17th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging, ISBI 2020; Iowa City; United States; 3 - 7 April 2020. Piscataway: IEEE Computer Society, Jg. April, 2020, S. 1538 – 1542
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Multitask-learning for the extraction of avascular necrosis of the femoral head in MRIIn: Bildverarbeitung für die Medizin 2020 / Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Workshop vom 15. bis 17. März 2020 in Berlin / Tolxdorff, Thomas; Deserno, Thomas M.; Handels, Heinz; Maier, Andreas; Maier-Hein, Klaus H.; Palm, Christoph (Hrsg.). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2020, S. 150 – 155
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U-net in constraint few-shot settings : enforcing few-sample-fitting for faster convergence of u-net for femur segmentation in X-rayIn: Bildverarbeitung für die Medizin 2020 / Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Workshop vom 15. bis 17. März 2020 in Berlin / Tolxdorff, Thomas; Deserno, Thomas M.; Handels, Heinz; Maier, Andreas; Maier-Hein, Klaus H.; Palm, Christoph (Hrsg.). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2020, S. 280 – 285
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Deep learning with anatomical priors : Imitating enhanced autoencoders in latent space for improved pelvic bone segmentation in MRIIn: Proceedings of the 16th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging / ISBI 2019; Venice; Italy; 8 - 11 April 2019. Washington: IEEE Computer Society, Jg. April, 2019, S. 1166 – 1169DOI, Online Volltext (Open Access)
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Deep segmentation refinement with result-dependent learning : A double U-net for hip joint segmentation in MRIIn: Bildverarbeitung für die Medizin 2019: lgorithmen – Systeme – Anwendungen / Workshop vom 17. bis 19. März 2019 in Lübeck. Wiesbaden: Springer, 2019, S. 49 – 54
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Gradient-Based Expanding Spherical Appearance Models for Femoral Model Initialization in MRIIn: Bildverarbeitung für die Medizin 2019: Algorithmen – Systeme – Anwendungen / Workshop vom 17. bis 19. März 2019 in Lübeck / Handels, Heinz; Deserno, Thomas M.; Maier, Andreas (Hrsg.). Wiesbaden: Springer Vieweg, 2019, S. 43 – 48
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Spectral-Spatial Hyperspectral Image Classification Using Cascaded Convolutional Neural NetworksIn: Image Analysis: Proceedings / 21st Scandinavian Conference, SCIA 2019, Norrköping, Sweden, June 11–13, 2019 / Felsberg, Michael; Forssén, Per-Erik; Sintorn, Ida-Maria; Unger, Jonas (Hrsg.). Cham: Springer, 2019, S. 78 – 89