Dr.-Ing.  Simon Claus Stock

Dr.-Ing. Simon Claus Stock

  • Engesserstr. 5

    76131 Karlsruhe

Dr.-Ing. Simon Stock

Lebenslauf

Dr.-Ing. Simon Stock wurde im Mai 1991 in Aalen, Deutschland, geboren. Er begann seine akademische Laufbahn am Karlsruher Institut für Technologie (KIT), wo er sowohl seinen Bachelor- als auch seinen Masterabschluss in Elektro- und Informationstechnik erlangte.

Seine Bachelorarbeit fertigte er interdisziplinär am Institut für Anthropomatik und Robotik (H2T) an der Fakultät für Informatik an. Während seiner Masterarbeit entwickelte er bei der Carl Zeiss Meditec Inc. in Kalifornien innovative Ansätze zur automatisierten Erfassung von 3D-Bildern im menschlichen Auge.

Seit November 2017 ist Dr. Stock als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationstechnik (ITIV) tätig. Während seiner Promotion war er Stipendiat der Karlsruhe School of Optics and Photonics (KSOP). 2020 wurde er mit dem Fakultätslehrpreis für die Initiierung und Durchführung des Labors für Angewandte Machine Learning Ansätze (LAMA) ausgezeichnet.

Im Januar 2022 schloss er seine Promotion mit der Arbeit "An Objectivation of Visual Perception using Virtual Reality, Brain-Computer Interfaces and Deep Learning" ab.

Neben seiner Arbeit als Post-Doc und wissenschaftlicher Mitarbeiter ist er im Wissenschaftstransfer tätig. Er ist Mitgründer des Start-ups und Transferprojekts Metis Neurotec (www.MetisNeurotec.com).

Lehre

Betreuung des Labors für angewandte Machine Learning Algorithmen (LAMA)

Forschungsinteressen

  • Softwareentwicklung in der Medizintechnik
  • Maschinelles Lernen
  • Brain-Computer-Interfaces (BCI) und Elektroenzephalographie (EEG)
  • Computer Vision 
  • Ophthalmologie
  • Virtuelle und Augmented Reality (VR und AR)

Kollaborationen

Dr. Stock hat mit renommierten Institutionen und Unternehmen zusammengearbeitet, darunter:

  • Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cambridge, MA, USA
  • David J Apple Laboratory - Heidelberg University Hospital, Heidelberg, Deutschland
  • Carl Zeiss Meditec, Inc., Dublin, CA, USA
  • Apic.ai, Karlsruhe, Deutschland

Weitere Informationen:

Betreute abgeschlossene studentische Arbeiten

  • MA: "Simulation Progressiver Augenkrankheiten mittels virtueller Realität"
  • MA: "Objekterkennung mittels Transfer Learning durch Convolutional Neural Networks (CNN): Eine Fallstudie zur automatisierten Mahlzeitenerkennung" (Collaborative MA by two Master-students)
  • BA: "Design and Prototyping of a Virtual Reality Head Mounted Display with Adaptable Vergence and Accommodation"
  • BA: "Instance Segmentation of Objects Close to the User for Improved Perception in Augmented Reality Using Transfer Learning"
  • BA: "Gaze Estimation using Convolutional Autoencoders"
  • MA: "DeepBees: Using Multi-Task Learning for Joint Detection, Pose Estimation and Classification of Pollen Bearing Bees"
  • BA: "Prototyping and Implementation of a Smart Foot Bracelet for Navigation and Guidance Using Haptic Feedback"
  • BA: "Integration of pupil tracking in an ophthalmologic virtual reality application for improved immersion and pupil movement analysis"
  • BA: "Signal processing in Ophthalmology: How the Retina defines what we are seeing"
  • MA: "Highly Parallelized Rendering of the Retinal Image through a Computer Simulated Human Eye"
  • BA: "Rapid Prototyping and Evaluation of a Connected Distributed Load Measurement System"
  • MA: "Real Time Monitoring System for Laser Marking of Polymeric Materials"
  • BA: "Implementierung einer intuitiven Multimediaoberfläche für ein ophthalmologisches VR-Gerät"
  • MA: "Examining the Human Neuro-visual System using Electroencephalography: A Deep Learning Approach towards Objective Perimetry"
  • MA: "An Electroencephalography based System for Objective Refraction and Visual Acuity Assessment using Convolutional Neural Networks"
  • MA: "Ein Ansatz für Maschinelles Lernen in der Produktion: Ein Software-Framework zur Ausführung von künstlichen Neuronalen Netzen in C++"
  • MA: "Adaptive Gesture Control for Automotive Applications with Few-Shot-Learning"
  • MA: "Correction of choroidal and retinal thickness maps using widefield optical coherence tomography"
  • Seminar: "Artifact detection in electroencephalography signals for human brain computer interfaces"
  • MA: "A rapid prototyping approach to EEG electrodes for use in machine learning supported brain computer interfaces"
  • BA: "Exploring visual stimulation for brain-computer interfaces: A comparison of stimulus designs for ssvep-based applications"
  • BA: "Measurement of astigmatism using a SSVEP-based brain-computer-interface"
  • BA: "Comparison of convolutional neural network and canonical correlation analysis in ssvep-based brain-computer interfaces"
  • BA: "Visual re-identification of bumblebees returning from foraging trips"
  • BA: "Closed-loop user-experience in a brain-computer interface for neuro-visual experiments"
  • MA: "A cross-platform approach to brain-computer interfaces for monitoring and device control using augmented reality"
  • BA: "Development of a low-cost open-source electroencephalograph focused on scientific research"
  • MA: "Development of an automatic laser diode lifetime testing setup"
  • BA: "Key classification in music recordings using deep convolutional neural networks"
  • BA: "Detection and classification of higher cognitive functions with SSVEP using a brain-computer interface"
  • BA: "Artifact detection in an EEG-based BCI for the assessment of neuro-visual function"
  • BA: "Using brain computer interface for the recognition and classification of various mental states using neural networks"
  • MA: "Smart Home Raum-Sensor zur Personenverhaltenserkennung"
  • Seminar: "On steady-state visual evoked potential detection in short response time for human brain computer interfaces"
  • Seminar: "Quality assessment and noise estimation of EEG data"
  • BA: "Development of a firmware for an ophthalmologic VR-device towards the treatment of presbyopia by vergence and accommodation training"
  • MA: "Improving user experience and user interface by designing an optimized model for convoaid app"
  • MA: "EEG-based objective ADHD diagnosis using convolutional neural networks"
  • BA: "Investigating cognitive enhancement through binual beats utilizing brain-computer interfaces"

Publikationen


2023
Proceedingsbeiträge
Vorträge
2022
Dissertationen
Zeitschriftenaufsätze
Proceedingsbeiträge
Vorträge
2021
Zeitschriftenaufsätze
Proceedingsbeiträge
2020
Proceedingsbeiträge
2019
Zeitschriftenaufsätze
Proceedingsbeiträge
Vorträge
Poster
2018
Proceedingsbeiträge
2017
Zeitschriftenaufsätze
Proceedingsbeiträge
Poster