Über Uns
Wir sind Basak Consulting
Ihr Experte für KI-Lösungen und Change Management
Basak Consulting ist spezialisiert auf die Entwicklung und Beratung im Bereich Künstliche Intelligenz (KI). Unser Ziel ist es, die Weiterentwicklung und Anwendung von KI in verschiedenen Sektoren wie privaten Haushalten, Unternehmen, medizinischen Einrichtungen und öffentlichen Institutionen voranzutreiben. Mit unserer Expertise in Unternehmens- und Vereinskultur sowie Change-Management unterstützen wir Organisationen bei einer erfolgreichen Implementierung von KI.
Ömer Basak e.Kfm.
Inhaber / Berater
35 Jahre Unternehmenserfahrung
Ausbilder in folgenden Bereichen:
- Kauffrau/Kaufmann
- Gastronomie-Fachfrau/Fachmann
- Systemgastronomie-Fachfrau/Fachmann
Qualifizierter Fachmann für:
- Kommunikation / Technik
- Erneuerbare Energien (Photovoltaik) & (Freiflächenanlagen)
- Erneuerbare Energien (private Haushalte, Unternehmeranlagen)
Prof. Dr. Jan Wolff PhD
KI-Berater
Prof. Dr. Jan Wolff
hat 30 Jahre Erfahrung im Bereich der Mund-Kiefer-Gesichtschirurgie.
Seine Hauptforschungsinteressen liegen in der Entwicklung personalisierter Behandlungsmethoden für Patienten mit Erkrankungen im Mund- und Kopfbereich.
Dieses Vorhaben steht derzeit vor bedeutenden zeitlichen und komplexen Herausforderungen, die eine Konvergenz verschiedener Technologien wie medizinischer Bildgebung, computergestütztes Design und 3D-Druck erfordern.
Im Laufe seiner Forschung hat Jan Wolff jedoch erfolgreich den bestehenden digitalen Workflow optimiert und seine Effizienz verbessert.
Dies gelang ihm durch die Integration innovativer Technologien mit künstlichen Intelligenzalgorithmen.
Jan Wolff hat bedeutende Beiträge zur KI in verschiedenen Bereichen geleistet, wie seine Veröffentlichungen belegen.
Eine Übersicht über die Anwendung von Deep Learning
Für CT-Rekonstruktion, Knochensegmentierung und chirurgische Planung in der Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie.
Quellen:
Minnema J, Ernst A, van Eijnatten M, Pauwels R, Forouzanfar T, Batenburg KJ, Wolff J. Dentomaxillofac Radiol. 2022 Sep 1;51(7):20210437. doi: 10.1259/dmfr.20210437. Epub 2022 May.
Vergleich von Trainingsstrategien für Convolutional Neural Networks zur Segmentierung von Cone-Beam-CT-Bildern.
Minnema J, Wolff J, Koivisto J, Lucka F, Batenburg KJ, Forouzanfar T, van Eijnatten M. Comput Methods Programs Biomed. 2021 Aug;207:106192. doi: 10.1016/j.cmpb.2021.106192. Epub 2021 May 20.
Segmentierung von zahnmedizinischen Cone-Beam-CT-Scans, die von Metallartefakten beeinflusst sind, unter Verwendung eines Convolutional Neural Networks mit gemischten Skalen.
Minnema J, van Eijnatten M, Hendriksen AA, Liberton N, Pelt DM, Batenburg KJ, Forouzanfar T, Wolff J. Med Phys. 2019 Nov;46(11):5027-5035. doi: 10.1002/mp.13793. Epub 2019 Sep 13. PMID: 3146393.
CT-Bildsegmentierung des Knochens für die medizinische additive Fertigung unter Verwendung eines Convolutional Neural Networks.
Minnema J, van Eijnatten M, Kouw W, Diblen F, Mendrik A, Wolff J. Comput Biol Med. 2018 Dec 1;103:130-139. doi: 10.1016/j.compbiomed.2018.10.012. Epub 2018 Oct 16. PMID: 30366309.
Betreuerin: Naja Madsen Hennig-Fabricius, BSc.
Segmentierung des Mandibularkanals (MC) durch maschinelles Lernen an der Universität Aarhus, Fachbereich für Bio- und Chemieingenieurwesen & Fachbereich für Zahn- und Mundgesundheit.
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