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Hintergrund

Siemens Healthineers fertigt Röntgenstrahler für die medizinische Bildgebung im Digital Lighthouse High Energy Photonic Center in Forchheim. Diese Röntgenstrahler enthalten eine Drehanode, die sich schnell im Vakuum dreht. Um die Qualität und Zuverlässigkeit der Röntgenstrahler während der Prüfung sicherzustellen, soll eine Sensorik entwickelt und installiert werden, die eine Echtzeitüberwachung ermöglicht.

Zielsetzung

Das Ziel dieser Masterarbeit ist die Auswahl, Installation und prototypische Anwendung von Sensoren zur Überwachung der Röntgenstrahler während der Prüfung. Die erfassten Daten sollen in Echtzeit auf einer Datenplattform gesammelt und überwacht werden, um die Verläufe zu analysieren und gegebenenfalls Optimierungen vorzunehmen.

Aufgabenstellung

1. Literaturrecherche: Untersuchung bestehender Technologien und Methoden zur Sensorik und Echtzeitüberwachung in der medizinischen Bildgebung.
2. Sensorenauswahl: Identifikation und Auswahl geeigneter Sensoren zur Überwachung der Drehanode und anderer kritischer Komponenten der Röntgenstrahler.
3. Installation der Sensoren: Planung und Durchführung der Installation der ausgewählten Sensoren im Prüfstand.
4. Prototypischer Einsatz: Durchführung von Tests und Prüfungen mit den installierten Sensoren, um deren Funktionalität und Zuverlässigkeit zu überprüfen.
5. Datenerfassung: Implementierung einer Echtzeit-Datenerfassung auf einer geeigneten Datenplattform
6. Überwachung und Analyse: Überwachung der erfassten Daten und Analyse der Verläufe, um mögliche Optimierungen und Verbesserungen zu identifizieren.

Anforderungen

• Studium der Ingenieurwissenschaften, Mechatronik, Elektrotechnik oder eines verwandten Fachbereichs.
• Kenntnisse in Sensorik und Datenanalyse.
• Erfahrung mit Echtzeit-Datenerfassung und Datenplattformen.
• Fähigkeit zur selbstständigen Arbeit und Problemlösung.

Betreuung

Die Masterarbeit wird von erfahrenen Ingenieuren und Wissenschaftlern bei Siemens Healthineers betreut. Es besteht die Möglichkeit zur engen Zusammenarbeit mit dem Team im Digital Lighthouse High Energy Photonic Center in Forchheim.

Motivation

Die Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität und Orientierung. Dazu gehören sowohl das am FAPS entwickelte Assistenzsystem für Blinde als auch der am FAPS entwickelte intelligente Rollstuhl.

Bei der Personennavigation steht der Komfort für die unterstützte Person im Vordergrund. Dazu müssen Komfortfaktoren sowohl für den Passagier als auch für umstehende Personen berücksichtigt werden. Ein Aspekt ist die Sichtbarkeit der Umgebung bei der Wegplanung, auch Visibility Index genannt. Im Rahmen dieser Arbeit soll dieser Visibility Index in einem Costmap Layer für die Navigation mittels NAV2 implementiert und mit einem realen autonomen Rollstuhl getestet werden.

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS
• Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
• Implementierung eines Visibility Layers für NAV2
• Durchführung von Experimenten

Benefits

• Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Grundlegende Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
• Vorkenntnisse in ROS von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig
• Beginn ist jederzeit möglich
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Motivation

Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität von betroffenen Personen. Bei der Personennavigation steht der Komfort für die Person im Vordergrund. Dazu müssen Komfortfaktoren sowohl für den Passagier als auch für umstehende Personen berücksichtigt werden.

Im Rahmen dieser Arbeit soll ein prototypischer Versuchsaufbau mit IMU und/oder EKG am Rollstuhl realisiert werden, um den Zusammenhang zwischen Beschleunigung sowie Vitaldaten und dem Passagierkomfort experimentell zu untersuchen. Dazu sollen im Rahmen dieser Arbeit reale Nutzerstudien mit einem autonomen Rollstuhl in unserem Labor durchgeführt werden.

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS
• Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
• Implementierung des Versuch Aufbaus
• Durchführen von Probandenstudien

Benefits

• Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Grundlegende Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
• Beginn ist jederzeit möglich
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Motivation

Mobilitätseinschränkungen haben weitreichende Folgen für den Alltag der Betroffenen und führen neben der körperlichen Einschränkung häufig auch zu psychischen Problemen. Der Rollstuhl stellt für die Betroffenen die einzige Möglichkeit dar, am täglichen Leben teilzunehmen. Aufgrund von Funktionseinschränkungen der oberen Extremitäten, z.B. durch eine Querschnittlähmung, sind jedoch nicht alle Menschen mit Behinderung in der Lage, einen klassischen oder elektrischen Rollstuhl selbstständig zu bedienen.

Ziel des Projektes EMGRoll ist die Entwicklung eines Sensor-Kits, das durch die Kombination von Elektromyographie und Umgebungssensorik eine intuitive Steuerung von elektrisch angetriebenen Rollstühlen ermöglicht. In Zusammenarbeit mit n-squared Lab wird dazu eine EMG-Schnittstelle zu einem intelligenten Rollstuhl erforscht. Am FAPS wird dazu eine geteilte Navigation entwickelt, um die Bewegungssignale intelligent an die Umgebung anzupassen. Dies soll eine intuitive und sichere Steuerung des Rollstuhls auch bei körperlichen Einschränkungen der Betroffenen ermöglichen.

Zielstellung

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Implementierung einer geteilten Navigation (Shared Control) für Personenassistenzsysteme am Beispiel des Blindenassistenzsystems und eines intelligenten Rollstuhls. Darüber hinaus sind weitere Themen auf Anfrage verfügbar.

Die Arbeit beinhaltet folgende Schwerpunkte:

• Evaluation des aktuellen Stands der Technik der geteilten Navigation (Shared Control)
• Einarbeitung in das Robot Operating System ROS2
• Weiterentwicklung einer geteilten Navigation in ROS2
• Durchführen von Nutzerstudien.

Hinweise / Anforderungen

Grundlegende Kenntnisse oder die Motivation sich in die Programmierung robotischer Systeme einzuarbeiten sollten vorhanden sein. Das Softwaremodul soll in ROS umgesetzt werden, daher sind Vorkenntnisse in C++ oder Python und ROS von Vorteil, allerdings nicht zwangsläufig erforderlich. Der Umfang und die Zielsetzung ist entsprechend der Vorkenntnisse anpassbar.

Der FAPS bietet ein breites Spektrum an Möglichkeiten sich im Bereich Medizintechnik und Robotik auszuprobieren. Studenten bekommen die Gelegenheit mit verschiedenster Hardware und Software zu arbeiten. Die Arbeitsweise ist flexibel und für ein studentisches Umfeld mit Vernetzungsmöglichkeiten wird gesorgt.

Weitere Infos auf Anfrage. Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf.

Motivation

Die Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität und Orientierung. Dazu gehören sowohl das am FAPS entwickelte Assistenzsystem für Blinde als auch der am FAPS entwickelte intelligente Rollstuhl. Für solche Systeme können aktuelle Algorithmen der Roboternavigation genutzt werden. Bisherige Ansätze zur sozialen Navigation berücksichtigen nur Komfortfaktoren von Personen in der Umgebung des Roboters, nicht aber die Komfortfaktoren des Passagiers selbst. Dieses Problem soll am FAPS erforscht werden. Weitere Informationen finden Sie in dieser Veröffentlichung.

Für die soziale Navigation unter Berücksichtigung von Personen für mobile Roboter stehen verschiedene Simulations- und Navigationsansätze zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit sollen Algorithmen getestet und hinsichtlich des Nutzerkomforts bewertet werden. Darauf aufbauend soll eine Weiterentwicklung implementiert werden, um den Komfort für den Passagier zu erhöhen. Mögliche Lösungsansätze stellen Planner basierend auf dem Social Force Model oder Reinforcement Learning dar.

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS
• Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
• Literaturrecherche zu bestehenden Navigationsansätzen
• Einarbeitung in die Simulationsumgebung HuNavSim
• Bewertung bestehender sozial akzeptierten Navigationsalgorithmen hinsichtlich des Passagierkomforts
• Implementierung neuer Lösungsansätze

Benefits

• Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Grundlegende Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
• Beginn ist jederzeit möglich
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Jährlich werden weltweit Millionen von Ultraschalluntersuchungen durchgeführt, da sie eine kostengünstige, nicht-invasive und vielseitig einsetzbare Bildgebungsmethode darstellen. Fortgeschrittene Verfahren erfordern jedoch teure spezialisierte Hardware und geschulte Bediener, was den Zugang zu dieser Technik insbesondere in ressourcenarmen Umgebungen einschränkt.

Im aktuellen Forschungsprojekt HapticScan soll untersucht werden, wie Ultraschall- und Elastographiebilder automatisiert verarbeitet werden können, um sie für eine weiterführende Analyse und 3D-Rekonstruktion optimal nutzbar zu machen. Ein vorhandenes Ultraschallsystem erlaubt bereits die Aufnahme von 2D-Bildern und Elastographie. Die Herausforderung besteht darin, eine Software zu entwickeln, die Bilddaten automatisch zuschneidet, verbessert und – falls Positionsdaten vorhanden sind – mit diesen verknüpft, um die Grundlage für eine spätere 3D-Rekonstruktion zu schaffen.

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung und Evaluierung einer benutzerfreundlichen grafischen Oberfläche (GUI), die eine automatisierte Verarbeitung von Ultraschall- und Elastographiebildern ermöglicht. Dabei sollen Methoden zur Bildsegmentierung, Qualitätsverbesserung und Datenverknüpfung implementiert und hinsichtlich ihrer Effizienz und Genauigkeit bewertet werden.

Inhalte:

• Eigenständige Einarbeitung in die Grundlagen (Bildverarbeitung, Ultraschall/Elastographie, 3D-Rekonstruktion)
• Recherche zum aktuellen Stand der Forschung
• Entwicklung einer GUI zur automatisierten Bildaufbereitung
• Implementierung von Algorithmen zum Zuschneiden und Optimieren der Bilder
• Integration einer Funktion zur Verknüpfung der Bilder mit Positionsdaten (falls vorhanden)
• Erste Implementierung einer 3D-Rekonstruktionspipeline
• Evaluierung der Methode hinsichtlich Genauigkeit und Konsistenz

Vorkenntnisse:

• Interesse an medizinischer Bildgebung und Signalverarbeitung
• Grundlegende Kenntnisse in Bildverarbeitung und Algorithmik
• Erfahrung mit GUI-Entwicklung (z. B. PyQt, Tkinter, Qt)
• Kenntnisse in einer Programmiersprache (Python, C++)
• Erfahrung mit Software für 3D-Modellierung und Bildanalyse (z. B. 3D Slicer, MeshLab, Blender, …)
• Strukturierte und selbstständige Arbeitsweise

Beginn: ab sofort

Bewerbung: Interessierte Studierende senden ihre Bewerbung mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf per E-Mail.

Die Ultraschall-Elastographie ist ein bildgebendes Verfahren, das die mechanischen Eigenschaften von Gewebe misst und visuell darstellt. Sie wird in verschiedenen medizinischen Anwendungsbereichen genutzt, beispielsweise zur Charakterisierung von Tumorgewebe oder zur Beurteilung von Leberfibrose. Eine hohe Wiederholbarkeit der Messungen ist essenziell, um zuverlässige Diagnosen und Vergleiche über verschiedene Zeitpunkte hinweg zu ermöglichen. Allerdings können verschiedene Faktoren die Reproduzierbarkeit beeinflussen, darunter äußere Bedingungen und patientenabhängige Variablen.

Diese Arbeit untersucht die Reproduzierbarkeit von Elastographie-Messungen und analysiert die Einflussfaktoren, die zu variierenden Ergebnissen zwischen mehreren Messungen führen können. Dabei werden insbesondere folgende Aspekte betrachtet:

• Einfluss der Tageszeit auf die Messwerte
• Auswirkungen von Bewegungen des Patienten während der Messung
• Abweichungen zwischen mehreren Messzeitpunkten und deren Ursachen

Inhalte:

• Eigenständige Einarbeitung in die Grundlagen der Ultraschall-Elastographie
• Analyse des aktuellen Stands der Forschung zur Wiederholbarkeit von Elastographie-Messungen
• Planung und Durchführung von Elastographie-Messungen unter kontrollierten Bedingungen
• Untersuchung der Einflussfaktoren auf die Messwiederholbarkeit anhand experimenteller Daten
• Statistische Auswertung und Interpretation der Ergebnisse
• Entwicklung von Ansätzen zur Verbesserung der Messstabilität

Vorkenntnisse:

• Interesse an medizinischer Bildgebung und Messtechnik
• Grundkenntnisse in der statistischen Datenanalyse
• Erfahrung im Umgang mit Ultraschalltechnik oder bildgebenden Verfahren von Vorteil
• Kenntnisse in einer Programmiersprache (z. B. Python, MATLAB, R) zur Datenanalyse sind wünschenswert
• Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise

Beginn: ab sofort

Bewerbung: Interessierte Studierende senden bitte eine Bewerbung mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf per E-Mail.

Motivation

Im Jahr 2020 waren weltweit 43,2 Millionen Menschen von Blindheit und 295,3 Millionen Menschen von leichten bis schweren Sehbehinderungen betroffen. Die Beeinträchtigung der visuellen Wahrnehmung stellt die Betroffenen im Alltag vor vielfältige Herausforderungen, die sich häufig in einer eingeschränkten Teilhabe am täglichen Leben und damit in einer verminderten Lebensqualität äußern.

Ziel des Forschungsprojektes LOMOBI ist die Entwicklung eines interaktiven Assistenzsystems zur Navigation sehbehinderter Menschen im Alltag. Dazu werden Technologien aus dem Bereich des maschinellen Sehens und der mobilen Robotik adaptiert und weiterentwickelt. Als Vorbild dient der in vorangegangenen Forschungsprojekten entwickelte Rucksack zur Unterstützung von Joggern (siehe Bild). Über eine Umgebungserfassung und eine vibrotaktile sowie auditive Schnittstelle (Vibrationsmotoren / Knochenhörer) können Navigationssignale für die Person abgeleitet und übermittelt werden.

Im Rahmen dieser Arbeit soll in Anlehnung an das bestehende System ein neuer Aufbau für das Assistenzsystem basierend auf Anforderungen aus der Literatur und Anforderungen aus vorangegangenen Workshops mit sehbeeinträchtigten Personen konzeptioniert und aufgebaut werden. Die entsprechende Software wird dabei bereits zur Verfügung gestellt, Fokus dieser Arbeit liegt auf der Usability und dem Design. Je nach Vorkenntnisse und Umfang der Arbeit kann die Integration der Software mit betrachtet einbezogen werden, um zur Evaluation eine Nutzerstudie durchführen zu können.

Ziele und Arbeitsschritte

• Literaturrecherche zum Aufbau von Electronic Travel Aids (ETAs)
• Einarbeitung in das bestehende LOMOBI System
• Evaluation der Workshop Ergebnisse hinsichtlich der Nutzeranforderungen (Workshop Ergebnisse liegen vor)
• Ableiten der Anforderungen an den Demonstrator
• Konzeptionierung verschiedener Aufbauten
• Hardwareseitige Implementierung eines oder mehrerer Demonstratoren (Budget steht zur Verfügung)
• Testen des Demonstrators in einer Nutzerstudie

Benefits

• Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Beginn ist jederzeit möglich
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Motivation

Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität und Orientierung. Dazu zählt sowohl das am FAPS entwickelte Assistenzsystem für Blinde als auch der am FAPS entwickelte intelligente Rollstuhl.

Für Personennavigation steht der Komfort für die unterstütze Person im Vordergrund. Dafür müssen Komfortfaktoren sowohl für den Passagier als auch für umstehende Personen berücksichtigt werden.

Zur sozialen Navigation von mobilen Robotern stehen verschiedene Simulationen und Navigationsansätze zur Verfügung. Im Rahmen dieser Arbeit sollen die verschiedenen Simulationen und Algorithmen ausprobiert und hinsichtlich des Nutzerkomforts bewertet werden.

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS
• Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
• Literaturrecherche zu bestehenden Navigationsansätzen
• Evaluation verschiedener Situationen und Konventionen in denen eine Verhaltensplanung notwendig ist
• Weiterentwicklung das Behaviortree für das Blindenassistenzsystem LOMOBI und/oder intelligenten Rollstuhls
• Evaluation des Implementierten Behaviortree

Benefits

• Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Grundlegende Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
• Beginn ist jederzeit möglich
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch

Motivation

Technologien der mobilen Robotik ermöglichen neue Assistenzsysteme zur Unterstützung der Mobilität und Orientierung. Dazu gehören sowohl das am FAPS entwickelte Assistenzsystem für Blinde als auch der am FAPS entwickelte intelligente Rollstuhl.

Reinforcement Learning bietet eine Alternative zu klassischen Pfadplanern, die durch Simulationen und Experimente trainiert werden können. Damit kann ein Pfadplaner unabhängig von mathematischen Modellen trainiert werden. Dies bietet insbesondere Vorteile in der sozialen Navigation, da der Roboter in der Simulation auf sein soziales Verhalten trainiert werden kann. Die Navigation von Personen erfordert darüber hinaus, dass die Pfadplanung auch Komfortfaktoren der Passagiere berücksichtigt. Dazu muss der bestehende Stand der Technik erweitert werden. Ansätze dazu können diesen Veröffentlichungen entnommen werden:

• Adaptive Social Force Window Planner with Reinforcement Learning
• Learning Local Planners for Human-aware Navigation in Indoor Environments

 

Ziele und Arbeitsschritte

• Einarbeitung in ROS
• Einarbeitung in das Themenfeld der Personennavigation
• Literaturrecherche zu bestehenden Navigationsansätzen mittels RL
• Bewertung bestehender sozial akzeptierten Navigationsalgorithmen hinsichtlich des Passagierkomforts
• Implementierung neuer Lösungsansätze

Benefits

• Hands-on experience in der Entwicklung im Bereich Medizintechnik und Robotik
• Austausch mit anderen Studierenden am FAPS
• Einblicke in weitere Forschungsbereiche
• Anwendungsbezogene Arbeit für den Berufseinstieg
• Flexible Arbeitsweise

Hinweise zur Bewerbung

• Grundlegende Programmierkenntnisse sollten vorhanden sein
• Vorkenntnisse in ROS von Vorteil, aber nicht zwingend notwendig
• Beginn ist jederzeit möglich
• Bewerbungen bitte per E-Mail mit aktueller Notenübersicht und Lebenslauf
• Weitere Informationen auf Anfrage per Mail oder gerne im persönlichen Gespräch