Dr. rer. nat. Sebastian Domsch

• Beratung & Unterstützung zur aktiven Geräuschunterdrückung bei MRT Messungen mithilfe von maschinellen Lernverfahren • Beratung & Unterstützung Publikationsvorbereitungen • Skills: Magnetic Resonance Imaging, Machine-Learning, Deep-Learning, Wissenschaftliches Lesen/Schreiben • Tools: Python, Jupyter, VSCode

• konzernweite Kundenberatung im Data Science Umfeld auf Fachseite und Managementebene • Erarbeitung neuer Data Science Use Cases im Rahmen von Workshops • Prototypentwickung statistischer Modelle in Python, R, SPSS-Modeler nach CRISP-DM • Unterstützung beim Aufbau einer konzernweiten Big-Data Plattform für die Analyse von strukturierten/unstrukturierten Daten • Unterstützung der Data-Engineers bei Integration der ML-Modelle in eine Produktivumgebung • Teilnahme an AI und Machine Learning Konferenzen

- Forschungsziel: Quantifizierung der Gewebeoxygenierung und Diffusion mittels Magnetresonanztomographie - Entwicklung robuster Bild- und Signalverarbeitungsstrategien in Matlab/C++ - Anleitung von Doktoranden/Studenten - Kooperation mit klinischen Partnern aus Neuroradiologie und Strahlentherapie - Veröffentlichung der Forschungsergebnisse in internationalen Fachzeitschriften und auf Kongressen - Dozent für Vorlesungen und Seminare im Bereich MRT und Laserphysik für Physiker, Mediziner und Ingenieure

• Module: Anwendungsfelder und Potentiale Data Science, Datenhaltung & DataGovernance, Datenaquisition & Daten-Zugriff, Data-Science Algorithmen, Visualisierung & Kommunikation von Ergebnissen • Projektarbeitstitel: „Stockmarket Prediction Using Predictive Analytics”

• Besuch von Vorlesungen, Seminare, Workshops zum Thema: „Learning, memory, and brain plasticity: Implications for psychopathology“ • Forschungspraktikum (01/2012 – 03/2012): Klinik für Abhängiges Verhalten und Suchtmedizin / Zentralinstitut für Seelische Gesundheit; Aufgaben: Optimierung von MR-Sequenzen zur Messung des Orbitofrontalen Kortex und Implementierung statistischer Auswerteverfahren zur Detektion neuronaler Aktivierung

• Prototypentwicklung schneller MRT-Bildgebungssequenzen in C++ zur robusten Messung der neuronalen Aktivität im menschlichen Gehirn; Arbeitstitel: „Funktionelle Magnet-Resonanz-Tomographie bei hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung, bei Verwendung von EPI kombiniert mit verschiedenen kRaum-Unterabtastungstechniken bei 3 Tesla“ • Auswertung komplexer fMRT-Studien in Matlab (Bild- & Signalverarbeitung) • Publikation der Forschungsergebnisse in Fachzeitschriften und auf Fachkonferenzen

• Hauptfächer: Experimentalphysik, Theoretische Mechanik • Nebenfächer / Wahlfach: Mathematik, Informatik / Medizinische Physik • Diplomarbeit (Note: „sehr gut“) am Deutschen Krebsforschungszentrum, Abteilung Medizinische Physik in der Radiologie (07/2007 – 06/2008); Arbeitstitel: „Vergleich von ASL- und BOLD-fMRI an einem FingertappingExperiment bei 3T und Entwicklung einer EPI-Messequenz mit variabler Echozeit“; Aufgaben: Prototypentwicklung von MR-Bildgebungssequenzen in C++

Prüfungsfächer: Mathematik, Physik, Englisch, Geschichte