Dr. Maximilian Schmidt

Maximilian Schmidt
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Doktorand Graduiertenkolleg π3
Team Deep Learning und Inverse Probleme
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
Raum: MZH 2050
Telefon: +49 421 218-63826
E-Mail: maximilian.schmidtprotect me ?!uni-bremenprotect me ?!.de
Forschungsgebiete
- Deep Learning
- Inverse Probleme
- Computertomographie
Projekte
- Graduiertenkolleg π³ - Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications
- DELETO - Maschinelles Lernen bei korrelativer MR und Hochdurchsatz-NanoCT
Abschlussarbeiten
- Out of Distribution Detection for Purity Assessment of Pellets using Neural Networks, Bacherlorarbeit, Jannik Wildner, 2020
Zeitschriftenartikel
C. Arndt, A. Denker, J. Nickel, J. Leuschner, M. Schmidt, G. Rigaud.
In Focus - hybrid deep learning approaches to the HDC2021 challenge.
Inverse Problems and Imaging, 2022.
DOI: 10.3934/ipi.2022061
R. Barbano, J. Leuschner, M. Schmidt, A. Denker, A. Hauptmann, P. Maaß, B. Jin.
An Educated Warm Start For Deep Image Prior-based Micro CT Reconstruction.
IEEE Transactions on Computational Imaging, 8:1210-1222, 2022.
DOI: 10.1109/TCI.2022.3233188
A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß.
Conditional Invertible Neural Networks for Medical Imaging .
MDPI Journal of Imaging, Inverse Problems and Imaging 7(11), 243 S., 2021.
DOI: 10.3390/jimaging7110243
J. Leuschner, M. Schmidt, D. Otero Baguer, P. Maaß.
LoDoPaB-CT, a benchmark dataset for low-dose computed tomography reconstruction.
Scientific Data, 8(109), 2021.
DOI: 10.1038/s41597-021-00893-z
J. Leuschner, M. Schmidt, P. Ganguly, V. Andriiashen, S. Coban, A. Denker, D. Bauer, A. Hadjifaradji, K. Batenburg, B. Maass, M. von Eijnatten.
Quantitative Comparison of Deep Learning-Based Image Reconstruction Methods for Low-Dose and Sparse-Angle CT Applications.
MDPI Journal of Imaging, 7(3), 44 S., 2021.
DOI: 10.3390/jimaging7030044
online unter: https://www.mdpi.com/2313-433X/7/3/44
D. Otero Baguer, J. Leuschner, M. Schmidt.
Computed Tomography Reconstruction Using Deep Image Prior and Learned Reconstruction Methods.
Inverse Problems, 36(9), IOPscience, 2020.
DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6420/aba415
J. Leuschner, M. Schmidt, P. Fernsel, D. Lachmund, T. Boskamp, P. Maaß.
Supervised Non-negative Matrix Factorization Methods for MALDI Imaging Applications.
Bioinformatics, bty909 , 2018.
DOI: 10.1093/bioinformatics/bty909
Preprints
C. Etmann, M. Schmidt, J. Behrmann, T. Boskamp, L. Hauberg-Lotte, A. Peter, R. Casadonte, J. Kriegsmann, P. Maaß.
Deep Relevance Regularization: Interpretable and Robust Tumor Typing of Imaging Mass Spectrometry Data.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/1912.05459
Tagungsbeiträge
M. Schmidt.
Around the clock - capsule networks and image transformations.
PAMM. Proceedings in Applied Mathematics and Mechanics, 20(1):e202000179, 2021.
DOI: https://doi.org/10.1002/pamm.202000179
online unter: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/pamm.202000179
M. Schmidt, A. Denker, J. Leuschner.
The Deep Capsule Prior - advantages through complexity.
GAMM 92st Annual Meeting of the international Association of Applied Mathematics and Mechanics, online, 15.03.2021 - 19.03.2021.
Proceedings in Applied Mathematics & Mechanics, 21(1), WILEY-VCH, 2021.
DOI: 10.1002/pamm.202100166
A. Denker, M. Schmidt, J. Leuschner, P. Maaß, J. Behrmann.
Conditional Normalizing Flows for Low-Dose Computed Tomography Image Reconstruction.
ICML Workshop on Invertible Neural Networks, Normalizing Flows, and Explicit Likelihood Models, 18.07-18.07.2020, Wien, Österreich.
online unter: https://invertibleworkshop.github.io/accepted_papers/index.html
seit 2019 | Doktorand Research Training Group π3 |
seit 2019 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Zentrum für Technomathematik, Universität Bremen |
2018 | Masterarbeit am ZeTeM, "Untersuchung Neuronaler Kapsel-Netze im Kontext der Bildklassifikation und Semantischen Segmentierung" |
2016 - 2018 | Master Technomathematik, Universität Bremen |
2017 | Praktikum bei Bosch, Zentralbereich Forschung und Vorausentwicklung, Hildesheim, Thema: "Größenreduktion von künstlichen neuronalen Netzen" |
2016 | Bachelorarbeit am ZeTeM, "Klassifikation auf MALDI-Daten mit nichtnegativer Matrixfaktorisierung und überwachtem Lernen" |
2013 - 2016 | Bachelor Technomathematik, Universität Bremen |
2014 - 2016 | Studentische Hilfskraft am ZeTeM im Bereich MALDI Imaging & Machine Learning |
- Computerpraktikum, 03-M-COM-1, WiSe 2019/2020
- Übungen zur Vorlesung Mathematical Foundations of Machine Learning, 03-M-WP-25, SoSe 2019