Dipl.-Ing. Tobias Oesterlein, Dipl.-Ing. Gustavo Lenis

Alexander Kramlich

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Motivation
Vorhofflattern gehört zu einer Gruppe von Herzrhythmusstörungen welche sehr gut durch minimalinvasive kurative Interventionen behandelt werden kann. Dabei versuchen Elektrophysiologen in der Klinik den Ursprung und Verlauf der Erregungsausbreitung zu bestimmen um so patientenspezifisch behandeln zu können. Sie verwenden dabei Katheter, mit denen Elektrogramme im Innern des Herzens erfasst werden können.
Die halbautomatische und visuelle Auswertung dieser Daten wird aber oft durch Narbengewebe aus vorherigen Interventionen kompliziert, welches die diagnostische Interpretation der Signale erschwert. Die computergestützte Auswertung dieser Signale soll den Arzt während der Intervention unterstützen.

Aufgabenstellung
Am Institut für Biomedizinische Technik existiert eine Datenbank mit aktuell fast 3000 gemessenen Signalen, in welchen QRS Komplexe, atriale Aktivität etc. manuell annotiert wurden. Ziel dieser Arbeit ist es, klinisch relevante Größen automatisch in den Signalen zu bestimmen und dabei eine Übereinstimmung mit den annotierten Werten zu erreichen. Die dafür nötigen Algorithmen müssen entworfen, validiert und auf ihre Leistungsfähigkeit hin untersucht werden, um eine validierte und optimierte automatische Klassifikation zu ermöglichen.
Dabei soll die Datenbank auch mit neuen Signalen erweitert werden wenn diese zur Verfügung stehen.

Hinweise
Vorkenntnisse in MATLAB oder einer anderen Programmiersprache sind vorteilhaft. Kenntnisse im Bereich Signalverarbeitung sind erwünscht. Die Arbeit befasst sich mit einer klinisch relevanten, praxisnahen Herausforderung. Eine persönliche Betreuung wird geboten, eine sorgfältige und engagierte Arbeitsweise wird erwartet.

Die genaue Zielsetzung der Arbeit kann im Rahmen des Ziels individuell an Ihre Vorstellungen angepasst werden und erfolgt im persönlichen Gespräch.