21.09.2021

 

Preis für die beste Abschlussarbeit auf dem Gebiet der angewandten Signalverarbeitung

Moritz BouekeDie Gesellschaft für angewandte Signalverarbeitung (GaS) e.V. zeichnet jedes Jahr Studierende im Bereich der digitalen Signalverarbeitung und Systemtheorie aus, die herausragende Abschlussarbeiten durchgeführt haben. Besonderes Augenmerk liegt bei der Auszeichnung auf dem wissenschaftlichen und technischen Anspruch sowie dem Praxisbezug der Arbeit. Daneben werden das Engagement des Studierenden und seine Fähigkeit, interdisziplinär und im Team zu arbeiten, bewertet.

Im Rahmen der diesjährigen GaS-Online-Mitgliederversammlung wurde Moritz Boueke, B.Sc., für seine Bachelorarbeit mit dem Titel "Human Movement Classification using IMUs in Real-time" ausgezeichnet. Herr Boueke befasste sich innerhalb seiner Arbeit mit der Erkennung und Unterscheidung verschiedener alltäglicher Aktivitäten auf Grundlage von Sensordaten, die mit inertialen Messsystemen (Inertial Measurement Units, IMUs) erfasst wurden. In unserer alternden Gesellschaft sind neurodegenerative Erkrankungen wie Parkinson von hoher klinischer Relevanz. Die Erfassung von Bewegungsmustern ist in diesem Zusammenhang ein wichtiges Werkzeug in der Diagnose und Therapie. Dabei verschiebt sich der Trend von Messungen im klinischen Bewegungslabor hin zu Messungen im häuslichen Umfeld, bei denen tragbare Sensoren (sog. Wearables) verwendet werden.

Die Identifikation von Aktivitäten in der vergleichsweisen großen Datenmenge ist dabei ein wichtiger Schritt, um anschließend gezielte medizinischen Analysen durchzuführen, bei den z. B. nur Aufstehvorgänge betrachtet werden sollen. Herr Boueke hat dazu als Teil seiner Arbeit umfangreiche Signalverarbeitungsstrukturen im Echtzeitrahmenwerk KiRAT (Kiel Real-Time Application Toolkit) angelegt, die dafür einen fundmentalen Grundstein legen. Dazu gehört eine Vorverarbeitung der Sensordaten, eine Merkmalsextraktion, ein Entscheidungsbaum für die eigentliche Klassifizierung und die Aufbereitung von Zwischenergebnissen für die Visualisierung. Im Ergebnis können nun mit einem State-of-the-Art IMU System Aktivitäten wie „Gehen“, „Zähneputzen“ oder „Hinsetzen“ in Echtzeit klassifiziert werden.

Als medizinscher Projektpartner fungierte die Neurogeriatrie, Klinik für Neurologie, UKSH Campus Kiel, unter der Leitung von Professor Walter Maetzler: "Die hier prämierte Arbeit ist ausgesprochen innovativ und Anwender-orientiert in einem Bereich, den wir Mediziner bis dato zu wenig beachtet haben: Das natürliche häusliche Umfeld unserer Patientinnen und Patienten. Herrn Boueke gelingt es mit der vorgestellten Arbeit, relevante Aktivitäten des täglichen Lebens zu klassifizieren. Darauf lässt sich in vielerlei Hinsicht aufbauen, mit dem letztendlichen Ziel einer besseren Diagnose und Behandlung insbesondere von Bewegungsstörungen. Ich möchte daher Herrn Boueke und den Betreuern zu der Arbeit herzlich gratulieren!", so Maetzler.

Das Institut gratuliert Herrn Boueke zu dieser tollen Leistung.

Bio-inspired Computation

  • color_key Prof. Dr. Jan Steinkühler
Digitale Signalverarbeitung und Systemtheorie

  • color_key Prof. Dr. Gerhard Schmidt
Hochfrequenztechnik

  • color_key Prof. Dr. Michael Höft
Informations- und Codierungstheorie

  • color_key Prof. Dr. Peter A. Höher
Integrierte Systeme und Photonik

  • color_key Prof. Dr. Martina Gerken
Leistungselektronik

  • color_key Prof. Dr. Marco Liserre
Nachrichtenübertragungstechnik

  • color_key Prof. Dr. Stephan Pachnicke
Nanoelektronik

  • color_key Prof. Dr. Hermann Kohlstedt
Numerische Feldberechnung

  • color_key Prof. Dr. Ludger Klinkenbusch
Theoretische Elektrotechnik

  • color_key Prof. Dr. Jan Trieschmann
Vernetzte Elektronische Systeme

  • color_key Prof. Dr. Robert Rieger