Fabian Rabe M.Sc.

Wiss. Mitarbeiter
Professur für Softwaremethodik für verteilte Systeme
Telefon: +49 821 598 -2473
E-Mail:
Raum: 3005 (N)
Sprechzeiten: https://digicampus.uni-augsburg.de/dispatch.php/profile/index?username=rabefabi_dozent
Adresse: Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg

Kurzlebenslauf

  • 2015: Bachelor Informatik und Multimedia, Universität Augsburg
  • 2017: Master Informatik, Universität Augsburg
  • seit Januar 2018: Wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Professur "Softwaremethodik für verteilte Systeme", Universität Augsburg

Forschungsbereiche

  • Medical Information Science
  • Machine Learning

Betreute Abschlussarbeiten

  • „Sekundäre Verwendung medizinischer Daten in der Forschung: Untersuchung moderner Lösungsansätze zur Datenbereitstellung unter Verwendung der Stakeholderanalyse“ - Masterarbeit
  • „Automatic Segmentation of Microscopic Images of Pollen via the Scikit-Image Library“ -    Bachelorarbeit  
  • „Evaluation von Trainingsmethoden zur Erkennung von Netzhauterkrankungen mittels Deep Learning“ - Bachelorarbeit  
  • „Federated Deep Learning mit medizinischen Daten“ - Masterarbeit
  • „Automatische Segmentierung von mikroskopischen Bildern von Pollen mittels OpenCV und GrabCut“ - Bachelorarbeit
  • „Untersuchung der Effekte von Active Learning auf die Klassifizierung von medizinischen Bildern mittels Deep Learning“ - Masterarbeit

Projekte

Publikationen

Fabian Rabe
2020 | 2019 | 2018

2020

Fabian Stieler, Fabian Rabe and Bernhard Bauer. 2020. Federated medical data - how much can deep learning models benefit? [Poster].
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2019

Julian Schiele, Fabian Rabe, Maximilian Schmitt, Manuel Glaser, Franziska Haring, Jens O. Brunner, Bernhard Bauer, Björn Schuller, Claudia Traidl-Hoffmann and Athanasios Damialis. 2019. Automated classification of airborne pollen using neural networks. DOI: 10.1109/embc.2019.8856910
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2018

Simon Lohmüller, Fabian Rabe, Andrea Fendt, Bernhard Bauer and Lars Christoph Schmelz. 2018. SON function performance prediction in a cognitive SON management system. DOI: 10.1109/wcncw.2018.8368999
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