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Pfaffenwaldring 9
70569 Stuttgart
Deutschland
Raum: 3.204
- F. Bajraktari, K. Fleissner, und P. P. Pott, „A deep learning based instrument detection approach for automated surgical systems“, in Proceedings on Automation in Medical Engineering, 2023, Bd. 2, Nr. 1.
- F. Bajraktari, N. Roβkopf, und P. P. Pott, „CNN-Based Intention Recognition Using Body-Worn Inertial Measurement Units“, in 2023 IEEE 36th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), Juni 2023, S. 760–765. doi: 10.1109/CBMS58004.2023.00315.
- F. Bajraktari, K. Fleissner, und P. P. Pott, „A comparison of two CNN-based instrument detection approaches for automated surgical assistance systems“, Current Directions in Biomedical Engineering, Bd. 9, Nr. 1, Art. Nr. 1, 2023, doi: doi:10.1515/cdbme-2023-1150.
- F. Bajraktari, J. Liu, und P. P. Pott, „Methods of Contactless Blood Pressure Measurement“, Current Directions in Biomedical Engineering, Bd. 8, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2022, doi: doi:10.1515/cdbme-2022-1112.
- J. Liu, F. Bajraktari, R. Rausch, und P. P. Pott, „3D Reconstruction of Forearm Veins Using NIR-Based Stereovision and Deep Learning“, in 2023 IEEE 36th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS), Juni 2023, S. 57–60. doi: 10.1109/CBMS58004.2023.00192.
- J. Liu, F. Bajraktari, Ö. Atmaca, T. J. Ly, und P. P. Pott, „Microscale Sensor Fabrication on Curved Needle Surfaces“, Current Directions in Biomedical Engineering, Bd. 8, Nr. 2, Art. Nr. 2, 2022, doi: doi:10.1515/cdbme-2022-1161.
2021 - Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Institut für Medizingerätetechnik, Universität Stuttgart
2020 - M.Sc. Elektrotechnik, Informationstechnik und Technische Informatik, RWTH Aachen
Implementierung und Evaluierung einer Deep Learning Methode zur Extraktion der Atemaktivität bei Frühgeborenen mittels Generierung von Tiefenbildern
2016 - B.Sc. Wirtschaftsingenieurwesen - Studienrichtung Elektrotechnik, TU Braunschweig
Entwicklungen des nationalen und internationalen Energiemarktdesigns unter neuen Rahmenbedingungen