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INFMW P: Mobile Anwendungen, Kinect und Ganganalyse III		SG	INF
Dozent :	Prof. Dr. sc. techn. Harald Loose eMail	Semester	3
Einordnung :	Informatik Master (Winter-Immatrikulation), Projekte Informatik	SWS	3
Sprache :	Deutsch	Art	L
Prüfungsart :	PL	Credits	0
Prüfungsform :	Belegarbeit mit mdl. Prüfungsgespräch
Voraussetzungen :
Querverweise :
Vorkenntnisse :	Programmierung, Digitale Signal - und Bildverarbeitung
Hilfsmittel und Besonderheiten :	MATLAB, Visual Studio C#, Windows Phone 8, Tablet Geräte und Software im Biosignalverarbeitungslabor
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
Lehrinhalte :	Entwicklung von universellen Apps für Windows 8.1 und Windows Phone 8.1 (mit Anwendung um Gesundheitsbereich) • Einarbeitung in und Aufbereitung der Konzepte der Entwicklung universellen Apps für Windows 8.1 und Windows Phone 8.1 (Hardwareservices, Observer, Binding, MVVM) • Umsetzung des Konzepts für ein Beispiel (Pulsmessung, GeoCachingServices, …) • Revision und Weiterentwicklung der App "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 Inertial- und EMG-Sensoren – Auswertung und Analyse der Daten • 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 unter Einsatz der Inertial- und EMG-Sensoren, • Evaluierung und Modifikation von Algorithmen zur Ganganalyse (Berechnung der Merkmale off- und online) • Analyse und Zusammenführung der Daten der Inertial- und EMG-Sensoren
Literatur :

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