M.Sc.

Kostiantyn Lavronenko

Gastwissenschaftler

 140
 +49 241 80 27865
 Kostiantyn.Lavronenko@lfb.rwth-aachen.de


Lebenslauf

Arbeitserfahrung

September 2024 – Jetzt Fraunhofer MEVIS Wissenschaftlicher Mitarbeiter
Entwicklung eines Niedrigfeld-MRT-Systems mit Optimierung der Inhomogenität und verbesserter Bildrekonstruktion
November 2022 – August 2024 Infineon Technologies
(Teilzeit, HiWi)		 Machine Learning Forscher
– Entwicklung eines Deep-Learning-Algorithmus zur Anomalieerkennung und Klassifizierung von Radarsignaldaten
– Entwicklung einer Datenpipeline für eine algorithmusbasierte API
Oktober 2019 – Oktober 2022 Futavis GmbH
(Teilzeit, HiWi)		 Embedded Software Entwickler
– Entwicklung einer Simulationsumgebung für das Testen eingebetteter Systeme eines Batterie-Management-Systems

 

Studium

Oktober 2021 – August 2024 RWTH Aachen, M.Sc. Data Science, Vertiefung: Computer Science
Februar 2017 – September 2021 RWTH Aachen, B.Sc. Physik

Forschungsgebiete

  • Meine Forschung konzentriert sich auf die Entwicklung von Nieder-MRT-Technologie, mit besonderem Fokus auf die Verbesserung der Bildrekonstruktionsmethoden durch den Einsatz von Computer Vision, maschinellem Lernen und Optimierungsalgorithmen. Derzeit simuliere ich das MRT-System in einer virtuellen Umgebung und optimiere magnetische Feldinhomogenitäten mithilfe fortschrittlicher Berechnungsmethoden wie genetischen Algorithmen. Auch das Potenzial des Einsatzes von Reinforcement Learning wird in diesem Stadium untersucht. Diese Arbeit vereint Elemente der Physik, Datenanalyse und Optimierungstechniken, um die Systemleistung zu verfeinern.

Abschlussarbeiten

 

 Gradient Coil Design in Low-Field MRI System
Ansprechpartner: Kostiantyn Lavronenko
Mehr Informationen zum Forschungsprojekt

Veröffentlichungen

 

Journal-Veröffentlichungen

2024

Fusco, Alessandra, Sakharov, Sviatoslav, Lavronenko, Kostiantyn, Hazra, Souvik, Servadei, Lorenzo, Wille, Robert
Deep Learning Classifier for Robust Artifact Rejection in FMCW Radar Vital Sensing
In: IEEE Sensors Journal

Konferenz-Veröffentlichungen

2024

Lavronenko, K., Paiva, L. Lopes de, Mueller, F., Schulz, V. and Naunheim, S.
Towards artificial data generation for accelerated PET detector ML-based timing calibration using GANs
In: 2024 IEEE Nuclear Science Symposium (NSS), Medical Imaging Conference (MIC) and Room Temperature Semiconductor Detector Conference (RTSD)