Deep-Learning-gestütztes magnetisches Tracking

Institut

Lehrstuhl für Mikrotechnik und Medizingerätetechnik

Typ

Semesterarbeit / Masterarbeit /

Inhalt

experimentell / theoretisch /  

Beschreibung

Am Lehrstuhl für Mikrotechnik und Medizingerätetechnik (MiMed) wird am permanentmagnet-basierten Tracking geforscht.

Bei Permanentmagnet-Tracking-Systemen dienen kleine Permanentmagnete als Marker, deren Magnetfelder von einer Sensormatrix erfasst werden. Die Messwerte hängen von der Position der Magnete ab. Klassische Verfahren nutzen mathematische Modelle und Optimierungsalgorithmen, sind jedoch rechenintensiv und konvergieren nicht immer zum globalen Optimum. Ein Deep-Learning-Ansatz soll diese Einschränkungen überwinden.

Voraussetzungen

• Programmierkenntnisse (Python, C/C++ oder vergleichbar)
• Erfahrung mit Deep Learning Frameworks (PyTorch, TensorFlow, Keras)

Industriepartner

Medability

Möglicher Beginn

sofort

Kontakt

Lukas Heyn
Raum: MW 1129
Tel.: +49 (89) 289 - 151 70
lukas.heyntum.de