Fabio Hellmann M.Sc.

Research Associate
Chair for Human-Centered Artificial Intelligence
Phone: +49 821 598 - 2368
Email:
Room: 2042 (N)
Open hours: by appointment
Address: Universitätsstraße 6a, 86159 Augsburg

Forschungsinteressen

  • Biomedical Computer Vision
  • Deep Learning
  • Human Computer Interaction
  • eXplainable AI

Akademische Aktivitäten

Reviewtätigkeiten
  • Image and Computer Vision
  • IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing

Offene Themen für Abschlussarbeiten und Projektmodule

Die folgenden Themen können in Umfang und Ausrichtung flexibel variiert werden, sodass die Durchführung als Bachelorarbeit, Masterarbeit oder Projektmodul möglich ist. Außerdem kann der inhaltliche Schwerpunkt selbstverständlich auf die Interessen des durchführenden Studenten ausgerichtet werden.

Darüber hinaus freue ich mich jederzeit über eigene Themenvorschläge, sofern sie eine gewisse Überschneidung mit meinem Forschungsschwerpunkt aufweisen.

 

 

Human Phenotype Ontology Classification

Ziel dieses Projekts ist es, anhand von einer abstrakten Gesichterrepräsentation mit 3D Face Meshes (478 Punkte) auf die genetisch bedingten geometrischen Morphologien des Gesichtes Rückschlüsse ziehen zu können. Hierfür können verschiedene Ansätze mit Machine Learning (z.B. Decision Tree, MLP, LogisticRegression) oder Deep Learning (z.B. Tiefe Neuronale Netze, Graphen basierte Neuronale Netze) ausprobiert werden. Der am Besten funktionierende Ansatz soll zum Schluss noch mit SHAP analysiert werden, um die Punkte zu ermitteln, die für spezifische HPOs relevant sind.

 

Betreute Abschlussarbeiten

Aktuell
  • Autoencoder based Latent Space Manipulation with Bayesian Networks. (Informatik, Master)
  • Cancerous Cell Differentiation. (Medizinische Informatik, Bachelor)
  • Graph Neural Network based HPO-Classification via Face Mesh. (Informatik, Master)
  • Syndrome Classification via Face Mesh. (Medizinische Informatik, Bachelor)
  • Pflege und Technologie: Tragbare Blasensensoren aus Sicht der Pflegekräfte. (Wirtschaftsingeneuerswesen, Master)
  • Machine Learning based HPO-Classification via Face Mesh. (Medizinische Informatik, Bachelor)
Abgeschlossen
  • Hybrid Tumor Classification and Visualization in Histopathological Images. (Informatik, Bachelor)
  • Face Meshes based Facial Phenotype Analysis and Synthesis. (Data Science in der Medizin, Bachelor, 2025)
  • Synthetische Generierung und Erkennung von Gitternetzen dysmorpher Gesichtsstrukturen mittels Autoencoder. (Informatik, Bachelor, 2024)
  • Few Shot Learning for Skin Phenotyping. (Medizinische Informatik, Bachelor, 2023)
  • Computer Vision Syndrome Detection Explained by Facial Features. (Medizinische Informatik, Bachelor, 2022)

Lehre

(applied filters: semester: current | institute: Multimodale Mensch-Technik-Interaktion | lecturers: Fabio Hellmann | course types: Vorlesung, Vorlesung + Übung, Praktikum)
name semester type
Interactive Machine Learning for Healthcare Lab winter semester 2024/25 Vorlesung
Interactive Machine Learning Lab winter semester 2024/25 Vorlesung

Publikationen

2025 | 2024 | 2023 | 2022 | 2021

2025

Fabio Hellmann, Silvan Mertes, Mohamed Benouis, Alexander Hustinx, Tzung-Chien Hsieh, Cristina Conati, Peter Krawitz and Elisabeth André. 2025. GANonymization: a GAN-based face anonymization framework for preserving emotional expressions. DOI: 10.1145/3641107
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2024

Fabio Hellmann, Elisabeth André, Mohamed Benouis, Benedikt Buchner and Silvan Mertes. 2024. Anonymization of faces: technical and legal perspectives. DOI: 10.1007/s11623-024-1938-6
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Dat Duong, Anna Rose Johny, Suzanna Ledgister Hanchard, Christopher Fortney, Kendall Flaharty, Fabio Hellmann, Ping Hu, Behnam Javanmardi, Shahida Moosa, Tanviben Patel, Susan Persky, Ömer Sümer, Cedrik Tekendo-Ngongang, Hellen Lesmann, Tzung-Chien Hsieh, Rebekah L. Waikel, Elisabeth André, Peter Krawitz and Benjamin D. Solomon. 2024. Comparison of clinical geneticist and computer visual attention in assessing genetic conditions. DOI: 10.1371/journal.pgen.1011168
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Ömer Sümer, Fabio Hellmann, Alexander Hustinx, Tzung-Chien Hsieh, Elisabeth André and Peter Krawitz. 2024. Few-shot meta-learning for recognizing facial phenotypes of genetic disorders. DOI: 10.3233/shti230312
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Dominik Schiller, Silvan Mertes, Marcel Achzet, Fabio Hellmann, Ruben Schlagowski and Elisabeth André. 2024. More than noise: assessing the viscosity of food products based on sound emission. DOI: 10.1007/978-3-031-66694-0_13
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Luuk H. Boulogne, Julian Lorenz, Daniel Kienzle, Robin Schön, Katja Ludwig, Rainer Lienhart, Simon Jegou, Guang Li, Cong Chen, Qi Wang, Derik Shi, Mayug Maniparambil, Dominik Müller, Silvan Mertes, Niklas Schröter, Fabio Hellmann, Miriam Elia, Ine Dirks, Matias Nicolas Bossa, Abel Diaz Berenguer, Tanmoy Mukherjee, Jef Vandemeulebroucke, Hichem Sahli, Nikos Deligiannis, Panagiotis Gonidakis, Ngoc Dung Huynh, Imran Razzak, Reda Bouadjenek, Mario Verdicchio, Pasquale Borrelli, Marco Aiello, James A. Meakin, Alexander Lemm, Christoph Russ, Razvan Ionasec, Nikos Paragios, Bram van Ginneken and Marie-Pierre Revel Dubios. 2024. The STOIC2021 COVID-19 AI challenge: applying reusable training methodologies to private data. DOI: 10.1016/j.media.2024.103230
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2023

Alexander Hustinx, Fabio Hellmann, Ömer Sümer, Behnam Javanmardi, Elisabeth André, Peter Krawitz and Tzung-Chien Hsieh. 2023. Improving deep facial phenotyping for ultra-rare disorder verification using model ensembles. DOI: 10.1109/WACV56688.2023.00499
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Dominik Mueller, Silvan Mertes, Niklas Schroeter, Fabio Hellmann, Miriam Elia, Bernhard Bauer, Wolfgang Reif, Elisabeth André and Frank Kramer. 2023. Towards automated COVID-19 presence and severity classification. DOI: 10.3233/shti230309
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2022

Daniela Angelova-Toshkina, Johannes Holzapfel, Stefanie Bette, Josua Decker, Fabio Hellmann, Thomas Traunwieser, Simon Huber, Mareike Schimmel, Kurt Vollert, Brigitte Bison, Thomas Kroencke, Elisabeth André, Dagmar Wieczorek, Astrid Katharina Gnekow, Michael C. Frühwald and Michaela Kuhlen. 2022. Neurological manifestations in children and adolescents with neurofibromatosis type-1-implications for management and surveillance [Abstract]. DOI: 10.1093/neuonc/noac079.467
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2021

Fabio Hellmann, Zhao Ren, Elisabeth André and Björn W. Schuller. 2021. Deformable dilated faster R-CNN for universal lesion detection in CT images. DOI: 10.1109/embc46164.2021.9631021
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