Studien-/Abschlussarbeit - Locomotion Mode Classification mit Biosignalen und Health-App Daten

Fraunhofer IPA; Stuttgart; Vor Ort; EUR 30.000 - 42.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Fraunhofer IPA sucht eine Studierenden-Position zur Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Klassifikation von Lokomotionsmodi basierend auf Beschleunigungssensoren. Ziel ist die Integration der Klassifikation in eine belastungsspezifische Modellselektion und eine Erweiterung des bestehenden TCN-Modells zur Schätzung von Kniekräften und -momenten.

Vorausgesetzt werden eine gültige Immatrikulation, Informatik/ Biomechanik/ Medizintechnik oder vergleichbarer Studiengang, sowie Kenntnisse in

Qualifikationen

• Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität
• Studium der Informatik, Biomechanik, Medizintechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Erfahrung im Bereich Machine Learning, idealerweise mit Deep Learning für Zeitreihendaten
• Gute Programmierkenntnisse in Python, vorzugsweise mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch
• Interesse an datengetriebener Modellierung mit direktem Anwendungsbezug in der patientenzentrierten Gesundheitsversorgung

Aufgaben

• Identifikation und Definition relevanter Lokomotionsmodi im Kontext der Kniebelastung
• Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Klassifikation von Zeitreihendaten Locomotion Mode Classification)
• Integration der Klassifikation in eine belastungsspezifische Modellselektion bzw. adaptive Erweiterung des bestehenden TCN-Regressionsmodells
• Validierung und Evaluation hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit
• Untersuchung, wie die Ergebnisse zur Ableitung individualisierter Handlungsempfehlungen genutzt werden können

Kenntnisse

Machine Learning

Python

Deep Learning

Zeitreihenanalyse

Ausbildung

Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität

Informatik, Biomechanik, Medizintechnik oder vergleichbarer Studiengang

Tools

TensorFlow

PyTorch

Jobbeschreibung

Ausschreibung für die Fachrichtung wie z. B.: Automatisierungstechnik, Informatik, Kybernetik, Regelungstechnik, Softwaredesign, Softwareengineering, technische Informatik, Medizintechnik oder vergleichbare.

Arthrose ist eine der häufigsten degenerativen Gelenkerkrankungen und stellt eine erhebliche Belastung für die Lebensqualität der Betroffenen dar. Ein präzises Monitoring von Gelenkbelastungen kann helfen, individuelle Handlungsempfehlungen abzuleiten, um das Fortschreiten der Erkrankung zu verlangsamen und therapeutische Maßnahmen gezielt zu unterstützen.

Die Schätzung von Kniekräften und -momenten mithilfe von Biosignalen und Deep-Learning-Ansätzen – insbesondere auf Basis von Temporal Convolutional Networks (TCN) – ist für Laufbewegungen bereits etabliert. Bei anderen Fortbewegungsformen, in denen das Knie nur teilweise oder andersartig belastet wird (z. B. Radfahren), stößt dieses Regressionsmodell jedoch an seine Grenzen.

Eine vorgelagerte Locomotion Mode Classification mit anschließender belastungsspezifischer Modellselektion stellt daher einen vielversprechenden Ansatz dar.

Hier sorgen Sie für Veränderung

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Machine-Learning-Modell entwickelt werden, das auf Basis von Beschleunigungssensordaten unterschiedliche Lokomotionsmodi (z. B. verschiedene Gangarten, ggf. zyklische Bewegungsformen wie Radfahren) zuverlässig klassifiziert.

Für Laufbewegungen steht eine umfangreiche Datengrundlage aus einer Studie mit acht Gangprofilen zur Verfügung. Diese Daten wurden mithilfe von OpenSim analysiert, um interne Kräfte und Momente zu bestimmen. Ein TCN wurde bereits als datengetriebenes Ersatzmodell etabliert und schätzt Kniekräfte und -momente aus Zeitreihendaten der Beschleunigungssensorik.

Ziel der Arbeit ist es, den Anwendungsbereich auf weitere Lokomotionsmodi zu erweitern und eine integrierte Klassifikations- und Modellpipeline zu entwickeln.

• Identifikation und Definition relevanter Lokomotionsmodi im Kontext der Kniebelastung


• Entwicklung eines Machine-Learning-Modells zur Klassifikation von Zeitreihendaten Locomotion Mode Classification)


• Integration der Klassifikation in eine belastungsspezifische Modellselektion bzw. adaptive Erweiterung des bestehenden TCN-Regressionsmodells


• Validierung und Evaluation hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit


• Untersuchung, wie die Ergebnisse zur Ableitung individualisierter Handlungsempfehlungen genutzt werden können

Hiermit bringen Sie sich ein

• Gültige Immatrikulation an einer deutschen Hochschule oder Universität


• Studium der Informatik, Biomechanik, Medizintechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs


• Erfahrung im Bereich Machine Learning, idealerweise mit Deep Learning für Zeitreihendaten


• Gute Programmierkenntnisse in Python, vorzugsweise mit Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch


• Interesse an datengetriebener Modellierung mit direktem Anwendungsbezug in der patientenzentrierten Gesundheitsversorgung

Was wir für Sie bereithalten

• Ein spannendes Forschungsumfeld an der Schnittstelle von Informatik, Biomechanik und Medizintechnik


• Mitarbeit in einem interdisziplinären Team aus der Bewegungsanalyse, Simulation, Regelung und datengetriebenen Modellierung


• Praxisnahe Forschung mit klarem Anwendungsbezug in der patientenzentrierten Gesundheitsversorgung


• Fachliche Betreuung mit wöchentlichen Feedback-Terminen und Unterstützung bei wissenschaftlicher Publikation (bei entsprechender Eignung)

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. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt. Unsere Aufgaben sind vielfältig und anpassbar – für Bewerber*innen mit Behinderung finden wir gemeinsam Lösungen, die ihre Fähigkeiten optimal fördern.

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.

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

Kennziffer: 83601 Bewerbungsfrist: