Institut für Technik der Informationsverarbeitung

Registrierung von kardiovaskulären Implantaten

Registrierung von kardiovaskulären Implantaten

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Umfeld

„Innovationen für die Produktion, Dienstleistung und Arbeit von morgen“ hat das Ziel die Produktion in der Medizintechnik zu verbessern. Die Abschlussarbeit ist im Kontext eines selbstlernendes Verfahren, welches automatisch Fehler im Flechtmuster von kardiovaskulären Implantaten (Stents) erkennt und darauf aufbauend optimierte Anpassungsparameter vorschlägt, angesiedelt.

In der praktische Realisierung wird im Rahmen der Fehlererkennung ein Mesh, der durch den Flechtprozess entstehenden Mesh-Struktur ausgewählt, und von diesem Mesh der Pick (Diagonale) auf Längenabweichungen untersucht. Hierzu wird aktuell ein Convolutional Neural Network (CNN) eingesetzt.
Bei diesem Ansatz geht jedoch der zeitlich-räumliche Zusammenhang verloren, d.h. wenn zwei Messbilder untersucht werden, ist es prinzipiell nicht möglich festzustellen, ob es sich hierbei um den selben Pick handelt.

 

Aufgabe

Aus diesem Grund soll in dieser Abschlussarbeit die Registrierung von Stents untersucht werden. Hierbei können sowohl klassische als auch auf Maschinellem Lernen basierte Ansätze untersucht werden. Außerdem soll untersucht werden ob die Integration von Flechtprozess-Charakteristika in die ausgewählten Algorithmen zu einer Performance-Steigerung führt.

 

Voraussetzungen

  • Strukturiertes und analytisches Vorgehen
  • Praktische Programmiererfahrung (vorzugsweise in Python)
  • Deutsch und Englisch verhandlungssicher in Wort und Schrift
  • Vorkenntnisse im Bereich der Bildverarbeitung sind hilfreich
  • Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning bzw. Deep Learning sind hilfreich