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 deiner Abschlussarbeit (Bachelor- oder Masterarbeit) forschst du aktiv an der Bestimmung der Blutdruckkurve auf Basis nicht-invasiver Biosignale (PPG, EKG, BKG). Hierbei beschäftigst du dich 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 & 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 in den Bereichen Elektrotechnik, Informatik, Medizintechnik oder vergleichbaren Disziplinen
    Gute bis sehr gute Studienleistungen
    Programmierkenntnisse in Python
    Falls Masterarbeit: Erste Erfahrung im Bereich des Machine-Learning wünschenswert.

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

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