Die Studierenden erlangen grundlegende Kenntnisse im Gebiet des Strahlenschutzes. Sie erwerben Fähigkeiten der Bewertung von zivilisatorischen und natürlichen Strahlenexpositionen und deren Vergleich mit Anwendungen in der Medizin. Sie erweitern ihre Kompetenzen im Bereich der Präsentationstechnik durch die Betreuung von kleinen Praktikumsversuchen zum Strahlenschutz.
Inhalt:
Strahlenphysik, Grundlagen der Dosimetrie, Strahlenschutzgrundsätze, Strahlenschutzverordnung, Natürliche und zivilisatorische Strahlenbelastung, Praktikum im Bereich der Strahlenschutzmesstechnik
Die Studierenden erwerben praktische und theoretische Kenntnisse über den aktuellen Stand der Forschung auf den Gebieten der Modellierung des Sprachverstehens bei Normal- und Schwerhörenden in ungünstigen Hörsituationen sowie der Entwicklung und Anwendung audiologischer und psycholinguistischer Untersuchungsmethoden. Sie erlangen Fertigkeiten zur Planung und zur selbstständigen Durchführung von wissenschaftlichen Studien zu dieser Thematik. Sie erweitern ihre Kompetenzen hinsichtlich der Darstellung und Diskussion eigener Ergebnisse auf Tagungen und in wissenschaftlichen Fachzeitschriften.
Inhalte:
Modellierung des Sprachverstehens bei Normal- und Schwerhörenden in komplexen akustischen Situationen, Einfluss linguistischer Parameter auf das Sprachverstehen, Psychoakustische Modelle, Automatische Spracherkennung, Entwicklung von (multilingualen) Sprachverständlichkeitstests, Zusammenhang audiologischer Messgrößen (Tonaudiogramm, BERA, TEOAE, Tympanometrie) mit dem Sprachverstehen, Berichte über Probleme und Fortschritte aktueller Forschungsarbeiten (Bachelor- und Masterarbeiten, Dissertationen)
Der Spezialkurs für Medizinphysikexperten kann nach erfolgreichem Abschluß eines Grundkurses im Strahlenschutz besucht werden. Er vermittelt das nach der Richtlinie Strahlenschutz in der Medizin geforderte Wissen und soll ferner auf aktuelle Themen der Strahlenforschung eingehen.
Themen
• Stellung und Pflichten des Strahlenschutzbeauftragten
• Strahlenschutz beim Umgang mit offenen radioaktiven Stoffen
• PET-CT und Radiojodtherapie
• Strahlenschutz bei Strahlenbehandlungen
• Strahlenschutz bei Therapiesimulatoren und bildgebenden Verfahren bei der Bestrahlungsplanung
• Spezielle neue Techniken der Strahlentherapie wie IMRT, IMAT, IGRT und IORT
• Praktische Demonstrationen
Goals of the Seminar:
- provide an overview of current mathematical methods used in current machine learning,
- provide knowledge of current computational methods used, such as convolutional networks and deep learning,
- gain practical experience in applying machine learning to standard classification problems,
- program in python using keras and/or pytorch machine learning libraries,
- using GPU-processing for deep network training,
- application to problems from speech and audio signals, and to self-chosen problems.
Structure of the course:
First half (weeks 1 to 7) of the course:
We will provide short lecture segments as an introduction to advanced methods from machine learning
relevant to this course. In particular, this will include convolutional networks and several deep network architectures.
We will also provide an introduction to the relevant programming libraries in python that are used, such as keras and pytorch.
Students will work in a self-paced way on a set of python notebooks that introduce these concepts and that include simple implementation steps.
Second half (weeks 8 to 14) of the course:
Students will work individually or in groups on a self-chosen problem in the setting of a mini-project.
The extent of a mini-project will be limited in size and it will follow the implementation practice learned during the first half of the course.
Project progress, necessary technical steps and possible problems encountered will be addressed at regular meetings.
Examples of projects students worked on during previous courses:
- Music genre classification
- Emotion recognition from speech
- Music melody generation
- Natural language processing for tweets
Requirements:
- introductory course to machine learning, signal processing etc.,
- basic knowledge of python programming,
- (ideally) knowledge of jupyter notebooks,
- (ideally) knowledge of linux.
The participants are actually making a distance from their daily own research thread and implementation towards a wider perspective. They pursue other topics of colleagues and related scientists, which seem to be outside the personal scope or interest, and will yet contribute useful commentary and suggestions. To this, we shall seek literature and pursue intrinsically-motivated study in neighboring and overarching fields of research and education. The results of the study will be grouped systematically and presented in the seminar accordingly. The participants cooperatively work on consensus regarding the scientific merit of publications in terms fundamental relevance or potential utility for own scientific generalization. The themes of the seminar comprise the whole bandwidth of scientific literature on signal processing, machine learning and acoustics with applications in speech technology and hearing aids, for instance, single- and multichannel noise reduction, acoustic sensor networks, digital speech communication, binaural transmission and perception. The graduate participants prove the enhanced perspective obtained by the seminar by enhanced motivation and practice for proposal writing. The undergraduate participants can deliver an oral examination or contribute a formal presentation on a given topic.
Exercises
Hinweise zum Modul
Prerequisites
Bachelor in Hörtechnik und Audiologie oder entsprechend
Zusätzliche Hinweise
Module Capacity: unrestricted
Prüfungsart, -umfang, -dauer
M
Lernergebnisse/Kompetenzen
Vertiefung und Spezialisierung, Setzen von individuellen Schwerpunkten