Grunddaten
| Titel | Erkennung von Vorhofflimmern in Langzeit EKGs mit tiefen neuronalen Netzwerken |
| Beschreibung | Die Erkennung von Vorhofflimmern in (1-2-Kanal) Langzeit-EKG Aufnahmen ist aufgrund von langen Aufnahmedauern von mehreren Tagen, einer Vielzahl von Artefakten und schwer zu unterscheidenden weiteren Erkrankungen wie Pathologien ein hochaktuelles Thema. Hierzu sollen tiefe neuronale Netzwerke, die erfolgreich zur Analyse von 12-Kanal EKGs verwendet wurden, geeignet adaptiert werden und die Herausforderung langer Sequenzen auf konzeptueller Ebene addressiert werden. |
| Heimateinrichtung | Department für Versorgungsforschung |
| Art der Arbeit | praktisch / anwendungsbezogen |
| Abschlussarbeitstyp | Master |
| Autor | Prof. Dr. Nils Strodthoff |
| Status | verfügbar |
| Aufgabenstellung | |
| Voraussetzung | ML-Kenntnisse, vertiefte Python Kenntnisse, Erfahrungen mit ML Frameworks (Pytorch/Tensorflow) wünschenswert |
| Erstellt | 18.02.2022 |
