Dr. Pascal Fernsel
Dr. Pascal Fernsel
Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Team Inverse Probleme und Magnetic Particle Imaging
Bibliothekstraße 5
28359 Bremen
Raum: MZH 2100
Telefon: +49 421 218-63814
E-Mail: pfernselprotect me ?!math.uni-bremenprotect me ?!.de
Forschungsgebiete
- Matrixfaktorisierungen für maschinelles Lernen
- Inverse Probleme
- Bildgebende Massenspetrometrie
Projekte
- DELETO - Maschinelles Lernen bei korrelativer MR und Hochdurchsatz-NanoCT
- Graduiertenkolleg π³ - Parameter Identification – Analysis, Algorithms, Applications
- KIDOHE - KI-gestützte-Dokumentation für Hebammen
Abschlussarbeiten
- Äquivalenz orthogonaler NMF und K-Means, Masterarbeit, Jan Hochmann, 2018
- Quantisierung mit geringer Auflösung für Kanäle mit Gedächtnis, Masterarbeit, Lukas Henneke, 2019
Zeitschriftenartikel
S. Arridge, P. Fernsel, A. Hauptmann.
Joint Reconstruction and Low-Rank Decomposition for Dynamic Inverse Problems.
Erscheint in Inverse Problems and Imaging
online unter: https://arxiv.org/abs/2005.14042
P. Fernsel.
Spatially Coherent Clustering Based on Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization.
MDPI Journal of Imaging, 7(10), 2021.
DOI: 10.3390/jimaging7100194
online unter: https://www.mdpi.com/2313-433X/7/10/194
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
P. Fernsel, P. Maaß.
A Survey on Surrogate Approaches to Non-negative Matrix Factorization.
Vietnam Journal of Mathematics, 46(4):987-1021, Springer Verlag, 2018.
DOI: 10.1007/s10013-018-0315-x
Preprints
P. Fernsel, P. Maaß.
Regularized Orthogonal Nonnegative Matrix Factorization and K-means Clustering.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/2112.07641
J. Behrmann, S. Dittmer, P. Fernsel, P. Maaß.
Analysis of Invariance and Robustness via Invertibility of ReLU-Networks.
Zur Veröffentlichung eingereicht.
online unter: https://arxiv.org/abs/1806.09730
- Nicht-lineare inverse Probleme: Analysis, Anwendungen und Algorithmen, Vorlesung 03-M-WP-47, WSiSe 2020/2021
- Mathematik 1b, Vorlesung 04-26-2-M2-V, Übung 04-26-2-M2-Ü, SoSe 2019
- Inverse Probleme, Vorlesung 03-255, WiSe 2017/2018