Ann-Kristin Seifer
Ann-Kristin Seifer, M. Sc.
Department Artificial Intelligence in Biomedical Engineering (AIBE)
Lehrstuhl für Maschinelles Lernen und Datenanalytik
Carl-Thiersch-Str. 2b
91052 Erlangen
Germany
- Phone number: +49 9131 85 20285
- Email: ann-kristin.seifer@fau.de
Academic CV
| since 10/2020 | Researcher and PhD Candidate
Machine Learning and Data Analytics Lab |
| 10/2017-09/2020 | M.Sc. in Medical Engineering, “Medical Image and Data Processing”
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) Majors: Pattern Recognition, Image Processing, Biomedical Signal Processing, Deep Learning |
| 12/2019-06/2020 | Master’s Thesis
WS Audiology, Erlangen |
| 02/2018-11/2019 | Working Student
Audiology Department at WS Audiology, Erlangen |
| 10/2013-03/2018 | B.Sc. in Medical Engineering, “Medical Imaging Systems”
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) Majors: Image and Signal Processing
|
| 11/2016-02/2017 | Internship
Philips Research, Hamburg Topic: Compensation of Segmentation Differences Between Different Imaging Modalities |
Research Projects
Publications
2022
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MaD GUI: An Open-Source Python Package for Annotation and Analysis of Time-Series Data
In: Sensors 22 (2022)
ISSN: 1424-8220
DOI: 10.3390/s22155849
BibTeX: Download - , , , , , , , , , , , :
A Yoga Exercise App Designed for Patients With Axial Spondylarthritis: Development and User Experience Study
In: JMIR Formative Research 6 (2022), p. e34566
ISSN: 2561-326X
DOI: 10.2196/34566
URL: https://formative.jmir.org/2022/6/e34566
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2020
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Predicting Hearing Aid Fittings Based on Audiometric and Subject-Related Data: A Machine Learning Approach
Virtual Conference on Computational Audiology (VCCA2020) (Virtual, 19. June 2020 - 19. June 2020)
In: Virtual Conference on Computational Audiology (VCCA2020) 2020
URL: https://computationalaudiology.com/predicting-hearing-aid-fittings-based-on-audiometric-and-subject-related-data-a-machine-learning-approach/
BibTeX: Download
2019
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Estimation of Gait Kinematics and Kinetics from Inertial Sensor Data Using Optimal Control of Musculoskeletal Models
In: Journal of Biomechanics (2019)
ISSN: 0021-9290
DOI: 10.1016/j.jbiomech.2019.07.022
URL: https://www.mad.tf.fau.de/files/2019/08/201908_JBiomech_Dorschky.pdf
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2018
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Optimal Control Simulation of a 2D Biomechanical Model for Sensor-Based Gait Analysis
Summer School "Humans in Motion" (Heidelberg, 23. September 2018 - 28. September 2018)
URL: https://www.mad.tf.fau.de/files/2018/10/2018_09_18_Nitschke_HumansInMotion.pdf
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Teaching
- Scrum Master of several teams in the Innovation Lab for Wearable and Ubiquitous Computing:
Internship (PR)
-
Innovation Lab for Wearable and Ubiquitous Computing
Themenvergabe und Terminfindung in der ersten Woche des Semesters. Die Vergabe der Plätze im Kurs erfolgt nach einem Aufnahmeantrag. In diesem sollen Studierende ihren Studiengang, ihr Fachsemester und den angestrebten Abschluss nennen (Bachelor/Master). Sind zu viele Anmeldungen eingegangen und der Kurs ist voll, gibt es eine Warteliste.
Das Praktikum steht Studierenden der genannten Studienrichtungen ab dem 5. Bachelorsemester (und aller Mastersemester) ebenfalls offen. Für weitere Studiengänge und ECTS-Verteilungen bitte unter Matthias.Zuerl@fau.de nachfragen.
Weitere Informationen zu der Lehrveranstaltung können auch unserer Webseite entnommen werden: https://www.mad.tf.fau.de/teaching/innolab/ ,Anmeldung: https://www.studon.fau.de/crs4362400.html
Die Anmeldung ist möglich ab dem 14.03.2022* bis einschließlich *15.04.2022