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Automatische Sichtprüfung mit Neuronalen Netzen am Beispiel von kardiovaskulärer Implantate (Stents)

Automatische Sichtprüfung mit Neuronalen Netzen am Beispiel von kardiovaskulärer Implantate (Stents)
Typ:Bachelor-/ Masterarbeit
Datum:offen (zu vergeben)
Betreuer:

M. Sc. Marco Stang

Automatische Sichtprüfung mit Neuronalen Netzen am Beispiel von kardiovaskulärer Implantate (Stents)

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Umfeld

„Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ hat das Ziel die Produktion in der Medizintechnik zu verbessern. Das Ziel der Bachelor/Masterarbeit soll ein selbstlernendes Verfahren sein, welches automatisch Fehler im Flechtmuster von Stents erkennt und darauf aufbauend optimierte Anpassungsparameter vorschlägt.

 

Aufgabe

  • Bildvorverarbeitung und Manipulation (Fehler im Flechtmuster) von Stents
  • Anwendung und Parametrisierung geeigneter Frameworks bzw. Algorithmen zur Bildverarbeitung
  • Erkennung von Flechtfehler durch Machine Learning und Deep Learning Methoden
  • Evaluierung und Benchmarking untersuchter Algorithmen zur Erkennung und Klassifizierung von Stents

 

Voraussetzungen

Programmierkenntnisse, Bildverarbeitung, Machine Learning Skills