Forschungsgebiet: Schlaf-Elektrophysiologie, machine learning, auditorische Stimulation, NREM-Parasomnien

Kurzbeschreibung: In meiner Doktorarbeit entwickle ich Methoden des marchine learnings zur Echtzeit-Analyse von hochauflösendem Schlaf-EEG. Ziel ist es, funktionell unterschiedliche Slow-Wave-Subtypen automatisch vorherzusagen und in ein closed-loop System zu integrieren, das die auditorische Stimulation gezielter ansteuert. 
In Kooperation mit dem Neurocenter Lugano untersuche ich zudem die zugrundeliegenden Hirndynamiken bei NREM-Parasomnien.

Akademischer Werdegang:
2024 – heute: Doktorand an der Mathematisch-Naturwissenschaftlichen Fakultät (MNF), Universität Zürich (UZH), Universitäts-Kinderspital Zürich (Huber SLEEP Lab, Prof. Dr. Reto Huber), ZHAW Institute of computational Life Sciences (Center for Computational Health, Prof. Dr. Sven Hirsch)
2023 – 2024: Wissenschaftlicher Mitarbeiter, FG Biosensor Analysis and Digital Health, ZHAW
2019 – 2022: MSc in Computational Life Sciences, ZHAW, Titel: «Analysis of brain connectivity using phase transfer entropy and deep learning based causal inference»
2017 – 2018: Forschungsassistent, Agroscope Reckenholz
2005 – 2009: BSc in Naturwissenschaften (Biologie), Universität Zürich

Eingeworbene Drittmittel & Preise:
2024 – 2027: DIZH-Innovationsprogramm-Grant «ConCLAS»

Publikationen: https://orcid.org/0000-0001-6435-9176