Masterarbeit - Schätzung interner Kräfte und Momente im Knie mithilfe von Machine Learning

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z.B.: Informatik, Kybernetik, Mechatronik, Regelungstechnik, Medizintechnik, Biomechatronik oder vergleichbare.

Kontext:
Arthrose ist eine der häufigsten degenerativen Gelenkerkrankungen und stellt eine große Belastung für die Lebensqualität der Betroffenen dar. Ein präzises Tracking von Gelenkbelastungen kann dabei helfen, individuelle Handlungsempfehlungen zu entwickeln, die das Fortschreiten der Krankheit verlangsamen und die Therapie verbessern. Eine präzise Schätzung der internen Kräfte und Momente im Kniegelenk bietet die Möglichkeit, belastungsinduzierte Muster frühzeitig zu erkennen und maßgeschneiderte Empfehlungen für Aktivitäten zu erstellen.

Arbeitsbeschreibung:
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Machine-Learning-Modell entwickelt werden, das auf Basis von Beschleunigungssensordaten interne Kräfte und Momente im Knie approximiert. Dazu steht eine umfangreiche Datengrundlage zur Verfügung, die aus einer Studie mit 8 Gangprofilen besteht, in denen Bodenreaktionskräfte gemessen wurden. Diese Daten wurden bereits durch Simulationen in OpenSim analysiert, um die tatsächlichen internen Kräfte und Momente zu bestimmen.

Was Sie bei uns tun

• Entwicklung und Optimierung eines Regressionsmodells zur Approximation der Kniebelastung basierend auf Zeitreihendaten
• Vorverarbeitung und Analyse der Sensordaten sowie der Simulationsergebnisse aus OpenSim
• Validierung und Evaluation des Modells gegenüber den Simulationsdaten
• Untersuchung, wie die Ergebnisse für individuelle Handlungsempfehlungen genutzt werden können

Was Sie mitbringen

• Sie sind Student der Informatik, Biomechanik, Medizintechnik oder eines vergleichbaren Studiengangs
• Sie haben Erfahrung mit Machine Learning und der Verarbeitung von Zeitreihendaten
• Sie bringen Programmierkenntnisse mit (Python, idealerweise mit Erfahrung in Frameworks wie TensorFlow oder PyTorch)
• Kenntnisse in biomechanischen Modellierungen oder Tools wie OpenSim sind von Vorteil
• Sie haben Interesse daran, Methoden zu entwickeln, die einen direkten Einfluss auf die Gesundheitsversorgung von Patienten haben

Was Sie erwarten können

• Einblick in die faszinierende Welt der Exoskelett-Technologien, sowie die Möglichkeit an einem wegweisenden Forschungsprojekt mitzuwirken
• Eine herausfordernde und praxisnahe Abschlussarbeit mit direktem Bezug zur Industrie, die Ihnen wertvolle Erfahrungen und Kenntnisse für Ihre berufliche Zukunft vermitteln wird
• Eine enge Betreuung und Unterstützung durch unser erfahrenes Team, das Ihnen bei Fragen und Herausforderungen zur Seite steht

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.

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. 

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen! 
 

Frau Lisa Bauer
Recruiting

lisa.bauer@ipa.fraunhofer.de

Tel.: +49 711 970-3681

Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA 

www.ipa.fraunhofer.de 

Kennziffer: 78320