Caner K.
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym)
Erfahrungen
Jan. 2024 - Dez. 2024
1 JahrMünchen, Deutschland
Synthetischer medizinischer Datensatz (MedGym)
MEDTANK Corp.
- Generierte synthetische Datensätze für CXR, Mammografie und die Erkennung distaler Radiusfrakturen mithilfe von GANs und Diffusion und erzeugte dabei über 50.000 synthetische Bilder für Benchmarking.
- Sicherstellung DSGVO-konformer Workflows und Reproduzierbarkeit, wodurch der Datensatz für interne Validierung und akademische Zusammenarbeit genutzt werden konnte.
- Projekt wurde im internen F&E-Showcase von MedTank als Flaggschiff-Initiative für synthetische Daten hervorgehoben.
Jan. 2024 - Dez. 2024
1 JahrMünchen, Deutschland
Erklärbare KI für GANs
Technische Universität München
- Implementierte Saliency Maps, LIME, Shapley und DeepLift mit Captum, um die Transparenz von GANs zu verbessern und Black-Box-generative Modelle für medizinische KI-Forscher interpretierbar zu machen.
- Ergebnisse in einem Abteilungsseminar präsentiert, wodurch der Einsatz von Erklärbarkeitstools in laufenden Forschungsprojekten gefördert wurde.
Jan. 2023 - Dez. 2025
3 JahrenMünchen, Deutschland
Machine-Learning-Ingenieur
MEDTANK Corp.
- Führte die Entwicklung von GAN-/Diffusions-Pipelines für radiologische Datensätze (>1 Mio. CXR) an, steigerte die Vielfalt synthetischer Daten um 25 % und verringerte das Overfitting von Klassifikatoren in regulierten medizinischen Bildgebungs-Workflows.
- Optimierte Stable Diffusion für Thorax-Röntgenaufnahmen, steigerte SSIM/PSNR um bis zu 12 % und ermöglichte klinisch plausible Ergebnisse, die von Radiologen validiert wurden.
- Entwickelte Vorverarbeitungs- und 3D-Segmentierungs-Workflows (MONAI, SimpleITK), ermöglichte automatisierte Anomalieerkennung und ROI-Extraktion und integrierte sie später in Krankenhaus-PACS-/RIS-Pipelines.
- Mit funktionsübergreifenden Teams zusammengearbeitet, um DSGVO-konforme Datenverarbeitung sicherzustellen, und zur Bereitstellung von ML-Systemen in produktionsreifen Gesundheitsumgebungen beigetragen.
Jan. 2022 - Dez. 2022
1 JahrMünchen, Deutschland
Praktikant im Bereich Data Science
Data Glacier
- Erstellte Machine-Learning-Pipelines für Vorhersageanalysen auf strukturierten Gesundheitsdatensätzen und erreichte im Vergleich zum Basiswert eine 15 % bessere Modellgenauigkeit.
- Führte Feature Engineering und Datenvisualisierung (Pandas, Scikit-learn, Matplotlib) durch, um umsetzbare Erkenntnisse für Stakeholder im Business-Bereich zu gewinnen.
- Setzte ein Proof-of-Concept-Modell in AWS ein und demonstrierte Skalierbarkeit sowie Integration in bestehende Workflows.
Jan. 2020 - Dez. 2020
1 JahrAnkara, Türkei
Freiberuflicher Webentwickler
Asel Wire Industry
- Entwickelte eine responsive React.js-Webanwendung mit wiederverwendbaren UI-Komponenten.
Jan. 2019 - Dez. 2019
1 JahrAnkara, Türkei
Praktikant als Testingenieur für Avionik
ASELSAN A.S
- Entwickelte ein verteiltes Tool für automatisierte Dokumentation und steigerte so die Effizienz des Teams.
Zusammenfassung
Spezialisiert auf Diffusions-/GAN-Pipelines, DSGVO-konforme Datenverarbeitung und den Einsatz von ML-Systemen in regulierten medizinischen Bildgebungs-Workflows.
Masterarbeit zur Integration von Röntgen und MRM für die Generierung synthetischer radiologischer Bilder.
Sprachen
Türkisch
MutterspracheEnglisch
VerhandlungssicherDeutsch
GrundkenntnisseAusbildung
Okt. 2021 - Juni 2025
Technische Universität München
M.Sc. · Informatik · München, Deutschland
Okt. 2016 - Juni 2020
Ankara-Universität
B.Sc. · Computertechnik · Ankara, Türkei
Sie suchen Freelancer?Passende Kandidaten in Sekunden!
FRATCH GPT testenWeitere Aktionen
Ähnliche Freelancer
Entdecken Sie andere Experten mit ähnlichen Qualifikationen und Erfahrungen.
- English
- Deutsch
2025 © FRATCH.IO GmbH. All rights reserved.