Abschlussarbeit zum Thema: „Implementierung einer Machine-Learning basierten Pulskurven-Vorhersage"
Durch moderne Wearables, wie z.B. die Apple Watch, können immer mehr Bioparameter (Sauerstoffsättigung, EKG) im Alltag gemessen werden. Der Blutdruck gilt als einer der wichtigsten Marker für die vaskuläre Gesundheit. Eine nicht-invasive Methode zur Messung der Blutdruckkurve würde Medizinern frühzeitige Diagnosen und Therapien ermöglichen. Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit (Bachelor- oder Masterarbeit) forschen Sie aktiv an der Bestimmung der Blutdruckkurve auf Basis nicht-invasiver Biosignale (PPG, EKG, BKG). Hierbei beschäftigen Sie sich sowohl mit den physiologischen Hintergründen der Messmethoden, als auch mit der anschließenden Signalverarbeitung. Ziel der Arbeit ist, es auf Basis geeigneter Machine-Learning Modelle den Blutdruck eines Probanden aus den gemessenen Biosignalen zu rekonstruieren.
Was Sie bei uns tun
⦁ Einarbeitung in die anatomischen und physiologischen Grundlagen der verwendeten Biosignale
⦁ Implementierung der Software-Pipeline zur Vorverarbeitung der Roh-Biosignalen
⦁ Implementierung mehrerer geeigneter Machine-Learning Ansätze zur Bestimmung der kontinuierlichen Blutpulswellenkurve
⦁ Falls Masterarbeit: Evaluierung und Vergleich der Machine-Learning Ansätze
Was Sie mitbringen
⦁ Studium im Bereich Elektrotechnik, Informatik, Medizintechnik oder vergleichbaren Disziplinen ⦁ Eigenständige und zuverlässige Arbeitsweise
⦁ Gute bis sehr gute Studienleistungen
⦁ Programmierkenntnisse in Python
⦁ Falls Masterarbeit: Erste Erfahrung im Bereich des Machine-Learning wünschenswert
⦁ Kreativität sowie ein hohes Maß an Kommunikations- und Teamfähigkeit
Was Sie erwarten können
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität.
Die wöchentliche Arbeitszeit beträgt 39 Stunden.
Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! Bewerbungen per E-Mail oder Post können wir leider nicht berücksichtigen.
Bitte übermitteln Sie Ihre vollständigen Bewerbungsunterlagen (Motivationsschreiben, chronologischer Lebenslauf, aktueller Notenspiegel im Studium, Arbeitszeugnisse bisheriger beruflicher Erfahrungen/ Praktika).
Fragen zu dieser Position beantwortet gerne Frau Irini Tsiftsi,
Telefon +49 203 3783-268, E-Mail: personal@ims.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Mikroelektronische Schaltungen und Systeme IMS
Kennziffer: 74714 Bewerbungsfrist:
Stellensegment:
Cardiac, EKG, Industrial, Learning, Machinist, Healthcare, Human Resources, Manufacturing