Lavinia Goldermann, M.Sc. RWTH

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Adresse: Ahornstr. 55, 52074 Aachen, Germany
Büro: 2325

Forschung

Im Rahmen meiner Forschungsarbeit befasse ich mich mit der Datenqualität von intensivmedizinischen Daten. Dabei liegt mein Fokus insbesondere auf intensivmedizinischen Daten, die mit unaufälligen Messmethoden erhoben werden. Mithilfe von AI-Methoden und xAI-Methoden lassen sich zusätzliche Aussagen über die Datenqualität treffen.

Laufende Abschlussarbeiten

  • Bachelorarbeit - Generierung annotierter ICU-Daten mit KI-basierten Methoden
  • Bachelorarbeit - Identifizierung von Anomalieklassen in intensivmedizinischen Zeitreihendaten durch Clustering-basierte Analyse

Lehre

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[GRB+24]
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Goldermann, L., Rakel, S., Buglowski, M., Mokhtarian, A., Kampmann, A., Janß, A., Yilmaz, O., Beger, F., Walter, M., Leonhardt, S., Kowalewski, S., and Stollenwerk, A., "Designing the user interface of a ventilator under the constraints of a pandemic", Automatisierungstechnik, vol. 72, iss. 5, pp. 484-495, 2024

Designing the user interface of a ventilator under the constraints of a pandemic

Bibtex entry :

@article {  GRB+24,
	author = { Goldermann, Lavinia and Rakel, Stefan and Buglowski, Mateusz
		and Mokhtarian, Armin and Kampmann, Alexandru and Jan{\ss},
		Armin and Yilmaz, Okan and Beger, Frank and Walter, Marian
		and Leonhardt, Steffen and Kowalewski, Stefan and
		Stollenwerk, André },
	title = { Designing the user interface of a ventilator under the
		constraints of a pandemic },
	journal = { Automatisierungstechnik },
	publisher = { De Gruyter },
	pages = { 484-495 },
	volume = { 72 },
	number = { 5 },
	year = { 2024 },
	address = { Berlin },
	issn = { 0178-2312 },
	doi = { 10.1515/auto-2023-0205 },
	typ = { PUB:(DE-HGF)16 },
	reportid = { RWTH-2024-04857 },
	cin = { 122810 / 611010 / 419410 / 120000 },
}
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