Lehre
Vorlesungen
Im Folgenden finden Sie unsere gesamten Lehrveranstaltungen, aufgeteilt in Veranstaltungen des laufenden Semester und alle möglichen Veranstaltungen.
Sollten Sie Fragen zu dem Angebot haben, wenden Sie sich bitte an den zuständigen wissenschaflichen Mitarbeiter oder Dozenten.
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Abschlussarbeiten am Institut DigiHealth
Die aktuellen Entwicklungen und Innovationen zur Digitalisierung im Gesundheitswesen bieten vielfältige Möglichkeiten für spannende und anspruchsvolle Forschungsprojekte. Gerne unterstützen wir daher Studierende bei Ihrer Bachelor- oder Masterarbeit und können Ihnen auch bei der Ausarbeitung eines Themas helfen. Hier finden Sie eine Auflistung momentan ausgeschriebener und vergangener Abschlussarbeiten unserer Arbeitsgruppe. Häufig werden die Arbeiten in unsere aktuellen Forschungsprojekte integriert und finden in Zusammenarbeit mit klinischen oder anderen Partnern statt. Wir befürworten daher die Verfassung sowie Veröffentlichung von Abschlussarbeiten als wissenschaftlichen Artikel.
Sie suchen eine Abschlussarbeit?
... dann melden Sie sich am besten gleich bei uns.
Falls Sie weitere Themenvorschläge haben, können Sie sich gerne initiativ bei einer unserer Mitarbeiterinnen oder einem unserer Mitarbeiter melden.
Einen Leitfaden für die Erstellung von Abschlussarbeiten finden Sie hier (öffnet neues Fenster).
Die Wordvorlage für die Erstellung von Abschlussarbeiten finden Sie hier (öffnet neues Fenster).
Vergleich der neuen Digitalisierungsstrategie im Gesundheitswesen mit der bisherigen, fragmentierten Strategie.
Eine Analyse der bisherigen, sehr fragmentierten Strategie zur Digitalisierung im Gesundheitswesen liegt bereits vor.
Das Ziel der Abschlussarbeit der Vergleich mit der neuen Stragetige "GEMEINSAM DIGITAL: Digitalisierungsstrategie für das Gesundheitswesen und die Pflege"
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: felix.holl[at]hnu[dot]de
Einsatz von Gamification bei der Wissensvermittlung im Mental Health-Bereich: Entwicklung von Gamification-Tools zur Verbesserung von Adhärenz und Lernerfolg bei einer App für Betreuungspersonen von Kindern mit Autismus und/oder Intelligenzminderung
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: maximilian.karthan[at]hnu[dot]de
Gamification als Unterstützung im On-Boarding-Prozess und zur Strukturierung der langfristigen App-Nutzung: Entwicklung eines User-Guides für eine Mental-Health-App für Betreuungspersonen von Kindern mit Autismus und/oder Intelligenzminderung
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: maximilian.karthan[at]hnu[dot]de
Literature Study: Einfluss von Auflösung und Farbe pathologischer Bilder auf ML-Modelle
Machine Learning Modelle im Bereich der Pathologie haben besondere Anforderungen, die sie von den meisten anderen Aufgaben unterscheiden. Technisch Betrachtet sind dies vor allem die 1) hohe Auflösung (und damit Dateigröße), 2) die Informationen, welche sich in der Farbe widerspiegeln, sowie die 3) Formen der Zellen und Strukturen.
Die Literaturrecherche hat als Ziel evidenzbasierte Belege für deren Wichtigkeit zu finden (oder deren Fehlen zu dokumentieren).
Bei Interesse gerne direkt melden: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Literature Study: Hardware Anforderungen für das Deployment von pathologischen ML-Modellen.
Das Training von pathologischen bildverarbeitenden ML-Modellen braucht unglaubliche Ressourcen, über die Anforderungen an das Deployment der Modelle ist jedoch wenig bekannt.
Die Literaturrecherche hat als Ziel die Anforderungen von Modellen an ihre Deployment-Umgebung zu ermitteln (oder das Fehlen solcher Anforderungen zu dokumentieren).
Bei Interesse gerne direkt bei mir melden: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Literature Study: Voice Revive - Eine Stimme für Laryngektomie Patienten, welche Möglichkeiten gibt es?
Die Laryngektomie beschreibt den chirurgischen Eingriff, bei dem der Kehlkopf entfernt wird. Dies ist vor allem bei Patienten mit Kehlkopfkrebs der Fall.
Nach einer Laryngektomie ist ein normales Sprechen wie wir es kennen nicht mehr möglich und die „neue Stimme“ der Patienten hat eine tiefe Tonlage mit einem „gurgelnden“ Hintergrundgeräusch.
Ziel der Literaturrecherche ist es geeignete technische Möglichkeiten zu evaluieren, mit welchem die Patienten wieder ihre ursprüngliche Stimme bekommen können.
Bei Interesse gerne direkt bei mir melden: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Voice Revive: Eine Stimme für Laryngektomie Patienten
Die Laryngektomie beschreibt den chirurgischen Eingriff, bei dem der Kehlkopf entfernt wird. Dies ist vor allem bei Patienten mit Kehlkopfkrebs der Fall.
Nach einer Laryngektomie ist ein normales Sprechen wie wir es kennen nicht mehr möglich und die „neue Stimme“ der Patienten hat eine tiefe Tonlage mit einem „gurgelnden“ Hintergrundgeräusch.
Ziel der Arbeit ist es mittels Sound-Engineering (/Machine-Learning) die Stimme wieder möglichst nah an die ursprüngliche Stimme der Patienten anzugleichen.
Bei Interesse gerne direkt bei mir melden: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Grundlegende Programmierkenntnisse sind zwingend erforderlich.
Framework zur Vorverarbeitung von Pathologischen Bilddaten für das Machine Learning.
Implementierung einzelner funktionaler Aspekte eines Open Source Frameworks zur Vorverarbeitung Pathologischer Bilddaten für das Machine Learning: z.B. Normalisierungsalgorithmen, Qualitätskontrollen, …
Die Arbeit umfasst dabei immer die Recherche für die am besten geeignete Referenzimplementierung, deren Integration in die Architektur des Frameworks und Implementierung, sowie das Schreiben der benötigten Tests
Bei Interesse gerne direkt bei mir melden: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Programmierkenntnisse sind gerne gesehen aber kein Muss, wenn man sich in dem Bereich einarbeiten will.
Framework zur empirischen Evaluation von Machine Learning Modellen unter verschiedenen Rahmenbedingungen
Implementierung einer Suite zur Evaluierung von ML-Modellen für die Pathologie auf unterschiedlicher Hardware und mit unterschiedlichen Rahmenbedingungen.
Das Framework soll am Ende in der Lage sein, betriebssystemunabhängig ML-Modelle für die Bildverarbeitung auszuführen (Windows, Linux, Mac, mit GPU-Support, ohne GPU-Support, ...).
Dabei sollen Zeit und (optional) die benötigten Ressourcen für die Ausführung erhoben werden.
Bei Interesse gerne direkt bei mir melden: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Grundlegende Programmierkenntnisse sind zwingend erforderlich.
Computer Vision in Healthcare
Lust auf eine Abschlussarbeit im Bereich Computer Vision in der Medizin, aber keins der aufgeführen Themen spricht dich an?
Dann sprich doch einfach mich an und lass uns schauen, ob wir ein Thema finden auf das wir beide Lust haben: daniel.hieber[at]hnu[dot]de
Programmierkenntnisse sind gerne gesehen aber kein Muss, wenn man sich in dem Bereich einarbeiten will.
Einsatz von LoRaWAN in Ambient Assisted Living Szenarien
- Vergleich aktueller Technologien und Abgleich der Anforderungen
- Evaluierung der Einsatztauglichkeit und Architektur
- Limitationen der Technologie
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: johannes.schobel[at]hnu[dot]de
Anforderungen an Mental Health Apps im klinischen Umfeld
- Strukturierte Erfassung von Anforderungen
- Abgleich von Anforderungen aus der Literatur
- möglicherweise UI Prototypen mit Mockups
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: johannes.schobel[at]hnu[dot]de
Anforderungsanalyse für eine tabletbasierte Dokumentation in medizinischen Notfall-Szenarien
- Strukturierte Erfassung von Anforderungen unterschiedlicher Stakeholders
- Abgleich mit existierenden Literatur
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: johannes.schobel[at]hnu[dot]de
Entwicklung eines UI Konzepts für eine tabletbasierte Dokumentation in medizinischen Notfall-Szenarien
- Entwicklung von Mockups
- Abgleich der Mockups mit Stakeholders
- Interaktive UI/UX Konzepte umsetzen
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: johannes.schobel[at]hnu[dot]de
Entwicklung eines Datenschutzkonzepts für eine tabletbasierte Dokumentation in medizinischen Notfall-Szenarien
- Welche Datenschutzanforderungen existieren in dem Projektkontext?
- Rechtlicher Rahmen
- Verwandte Arbeiten (z.B. AKTIN)
Für mehr Informationen zum Thema gerne in einem persönlichen Gespräch unter: johannes.schobel[at]hnu[dot]de
Entwicklung eines Konzepts zur Usability-Testung einer digitalen Anwendung für geriatrisches Co-Management
- Entwicklung eines Konzeptes für die Usability-Testung einer Anwendung für geriatrisches Co-Management im Projekt SURGE-Ahead (wird in Kooperation mit dem Universitätsklinikum Ulm durchgeführt). Die Anwendung soll im klinischen Alltag Chirurg:innen und andere klinische Fachkräfte unterstützen.
- Durchführung von einer Literaturanalyse und Experteninterviews mit der Zielgruppe.
Bei Interesse oder Fragen wenden Sie sich gerne an marina.fotteler[at]hnu[dot]de.
Abgeschlossene Arbeiten
Keine passende Arbeit dabei? Überlegen Sie sich gerne ein Thema. Mögliche Inspiration finden Sie möglicherweise in der Liste abgeschlossener Abschlussarbeiten.
