Masterarbeit »Einsatz von Machine Learning Verfahren und XAI zur Analyse von Herzgeräuschen«

В Институте Фраунгофера по программному обеспечению и системной инженерии ISST в Дортмунде мы являемся пионерами прикладных передовых исследований, посвященных улучшению цифровой трансформации по всей Европе. Наша задача - максимально раскрыть потенциал данных, установить стандарты для справедливой экономики данных и обеспечить суверенное управление данными в различных секторах, включая мобильность, промышленность и здравоохранение. Наша миссия - инновации ради устойчивого будущего в обществе и экономике как внутри Германии, так и по всей Европе.

В нашем отделе здравоохранения мы исследуем следующее поколение программных технологий для решений в области данных в здравоохранении. Это включает в себя разработку взаимодействующих пространств здоровья и приложений, оптимизирующих клинические процессы и усиливающих мобильные приложения для здоровья и терапевтические алгоритмы. Наше видение также распространяется на процессы здравоохранения, основанные на данных, и медицину точного воздействия с замкнутым циклом, особенно в таких областях, как обмен информацией о здоровье, приложения и аналитика в сфере здравоохранения, а также личные экосистемы данных.

Увлекательным примером нашей работы является автоматизированный анализ сердечных звуков, который обычно во многом зависит от субъективной оценки медицинских работников. Интегрируя алгоритмы машинного обучения, мы стремимся обеспечить объективный анализ, поддерживающий и улучшающий медицинскую диагностику.

Целью этой дипломной работы является использование машинного обучения и интерпретируемого искусственного интеллекта (XAI) для улучшения анализа сердечных звуков, что может включать обнаружение положения стетоскопа и распознавание систолических/диастолических звуков с использованием XAI для иллюстрации результатов. Этот проект будет использовать общедоступные данные с открытым доступом, с конкретными областями интереса, адаптированными к вашим предпочтениям.

Вы будете работать над диссертацией на тему "Применение машинного обучения и XAI для анализа сердечных звуков", пользуясь нашей поддержкой и обширным опытом. Ваш проект будет включать в себя:

• Исследование передового опыта в области машинного обучения.
• Изучение систематической оценки аудиоданных.