Seminar: Anwendung maschinellen Lernens in der Medizintechnik

Lehrstuhl Technische Informatik
Dozent Prof. Dr. Rosenstiel
Betreuer Prof. Dr. Bogdan
Dr. Walter
Blaschke, Mielenz, LĂ€er
Seminar Blockseminar
Raum B226 (Achtung RaumÀnderung)
Übung 19.06.2009 9-12 Uhr
Vorbesprechung         24.04.2009, 15.00 Uhr s.t., A302
Beginn 24.04.2009
Umfang 2 SWS / 4 LP
Umfang des Praktikums Blockseminar
PrĂŒfungsfach      Technische Informatik
Eintrag im LSF Anwendung maschinellen Lernens in der Medizintechnik

Beschreibung

Termine

  • 20.5.09 : Vorlage der Folien und Gliederung der Ausarbeitung
  • 12.6.09 : Vortrag und Ausarbeitung abgeben
  • Probevortrag wird ggf. mit Betreuer besprochen

Themen

  • EinfĂŒhrung in die neuromuskulĂ€re funktionelle Elektrostimulation (Vortrag Katrin Sippel)
  • Mathematische Modelle fĂŒr elektrisch stimulierte Muskeln
  • Stimulation des Gehirns bei Schlaganfallpatienten (Vortrag Sebastian Boegel)
  • Closed-loop Systeme zur Detektion und Stimulation bei epileptischen AnfĂ€llen (Vortrag Benjamin Wellmann)
  • Lokalisation kortikaler Quellen von epileptischen Spikes
  • Projektplanung mit genetischen Algorithmen
  • Vergleich von Verfahren zur Bestimmung der Aufmerksamkeit von Patienten mittels EEG
  • Bilddatenrekonstruktion in der Medizintechnik (mit SVM)
  • Algorithmen zur Hardware-Implementierung von SVM
  • Detektion von HirnaktivitĂ€tsmustern in der funktionellen Magnetresonanztomographie (Vortrag Anita Dieckgraeff)

Literatur

Function electrical stimulation for neuromuscular applications
Peckham, P.H. and Knutson, J.S.
Annual Review of Biomedical Engineering, 2005, 7, 327-360

Investigation of the Hammerstein Hypothesis in the Modeling of Electrically Stimulated Muscle
K. J. Hunt and M. Munih and N. N. Donaldson and F. Barr
IEEE Transactions on Biomedical Engineering 1998, 45 (8), 998-1009

Technology Insight: neuroengineering and epilepsy - designing devices for seizure control.
W.C. Stacey and B. Litt.
Nature Clinical Practice Neurology (2008) 4, 190-201

Review of Methods for Solving the EEG Inverse Problem.
R.D. Pascual-Marqui.
International Journal of Bioelectromagnetism 1999, Volume 1, Number 1, pp:75-86.

Bemerkung

Voranmeldung zum Seminar ist erwĂŒnscht: E-Mail an bensch@informatik.uni-tuebingen.de mit Namen, Matrikelnummer, Studiengang und Semesterzahl.

Die Vergabe der Themen erfolgt auf der Vorbesprechung.

Lernziele    

  • Vermittlung von Faktenwissen
  • wissenschaftliche Literatur zu bestimmten Themen suchen
  • sich in die Terminologie eines Themengebiets einlesen
  • einen gut strukturierten und informativen Vortrag erarbeiten
  • diesen Vortrag sicher und fĂŒr die Zuhörer interessant vortragen
  • einen eng begrenzten Zeitrahmen fĂŒr einen Vortrag einhalten
  • konstruktive Kritik zu einem Vortragsstil geben und selbst bekommen
  • eine wissenschaftliche Ausarbeitung schreiben
  • wichtig fĂŒr das Seminar: Den Inhalt verstehen und an die Zuhörer weitergeben

Der Vortrag sollte im Idealfall genau 30 Minuten dauern, nicht lĂ€nger. An diese Redezeit schließt sich eine kurze Diskussion ĂŒber sowohl den Inhalt als auch den Vortragsstil an, sodaß insgesamt 35-40 Minuten pro Beitrag zur VerfĂŒgung stehen. Damit ein Vortrag fĂŒr die ĂŒbrigen Zuhörer informativ und interessant ist, muß er einer gewissen Form genĂŒgen. Jeder Teilnehmer sollte deshalb frĂŒhzeitig mit seinem Betreuer in Kontakt treten.

Es wird regelmĂ€ĂŸige Treffen mit dem Betreuer geben, um die aktuelle TĂ€tigkeit zu besprechen. Deadlines:

  • Abgabe der Gliederung des Vortrags und der Ausarbeitung.
  • Abgabe der Ausarbeitung.
  • Ggf. ein Probevortrag ca. eine Woche vor dem Seminartermin.
  • Vortrag

ZusÀtzliche Literatur zu Eurem Thema sollte eigenstÀndig recherchiert und aufbereitet werden, Einstiegspunkte werden von den Betreuern vorgeschlagen.

Die Ausarbeitung sollte 15-20 Seiten umfassen, in Latex erstellt werden, und im Format einer wissenschaftlichen Veröffentlichung vorgelegt werden (Beispiel) Weitere Hinweise zur Ausarbeitung finden sich hier.