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INFM P: Mobile Anwendungen, Kinect, Ganganalyse und Biofeedback II
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SG |
INF |
| Dozent : |
Prof. Dr. sc. techn. Harald Loose
eMail
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Semester |
2 |
| Einordnung : |
Informatik Master, Projekte Informatik |
SWS |
3 |
| Sprache : |
Deutsch |
Art |
L |
| Prüfungsart : |
PL |
Credits |
0 |
| Prüfungsform : |
Belegarbeit mit mdl. Prüfungsgespräch |
| Voraussetzungen : |
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| Querverweise : |
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| Vorkenntnisse : |
Programmierung, Digitale Signal - und Bildverarbeitung |
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| Hilfsmittel und Besonderheiten : |
MATLAB, Visual Studio C#, Windows Phone 8, Tablet
Geräte und Software im Biosignalverarbeitungslabor |
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| Lehrziele : |
- Lernen und Praktizieren wissenschaftlicher Arbeitsweisen
- Kennen, Verstehen und Lösen von Aufgaben der medizinischen Signal- und Bildverarbeitung
- Kennen, Verstehen und Anwenden von Sensoren und Sensorsystemen in der experimentellen Medizininformatik (Kinect, Eye Tracking Glasses, Shimmer, XSENS, PLUX, ProComp Infiniti u.a.)
- Entwicklung von Software für Gesundheitsanwendungen mit MATLAB und C#
- Anwendergruppenspezifischer Entwurf von Interaktions-schnittstellen unter Einbeziehung von Gesten und Sprache
- Entwicklung von Algorithmen zur Analyse von Bildqualität
- Kennen, Verstehen und Anwenden modellgetriebener Software-Entwicklung, domänenspezifischer Sprachen und Produktlinien
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| Lehrinhalte : |
Bachelorbereich
Parallele App-Entwicklung für Windows 8.1 und Windows Phone 8.1 (mit Anwendung um Gesundheitsbereich)
• Erschließung der Kernpunkte der Parallelen Entwicklung für beide Plattformen sowie die Grundideen von MVVM
• Umsetzung des Konzepts für ein Beispiel (Pulsmessung, GPSServices)
Ev. Revision und Weiterentwicklung von "CheckMe"
Anwendungsentwicklung zur Nutzung der Microsoft Kinect für Windows 8.1 und Windows Phone 8.1 (mit dem Ziel der Fernüberwachung)
• Anbindung von einer oder mehrerer Kinect als KinectServer
• Entwicklung einer Client-App für WP 8.1 oder W 8.1 auf Grundlage der Kinectdaten
Experimentelle Ganganalyse mit Inertialsensoren
• Analyse des menschlichen Gangs
• Erstellung von Anschauungsmaterial zur Erklärung des Gangs und wesentlicher Merkmale, einschließlich Bild- und Videomaterials (Gesamtaufnahmen, Detailaufnahmen, mit Markern und Markierungen)
• Aufbau einer Referenz-Datenbank zur Evaluierung von Algorithmen zur Ganganalyse mit Shimmer-, Xsens- und Hasomed-Sensoren,
• Evaluierung einer Biofeedback-Anwendung
Masterbereich
Zusätzlich zu den o.g. Punkten (gemeinsam mit Projektleitung):
Konzeption und Umsetzung zur Experimentellen Ganganalyse mit Inertialsensoren
• Anleitung der Bachelorstudenten
• Entwicklung, Modifikation und Evaluierung von Algorithmen zur Ganganalyse (Berechnung der Merkmale off- und online)
• Entwicklung und Test einer Biofeedback-Anwendung
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| Literatur : |
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