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Im Rahmen des Praxisprojekts sollen die Studenten die Methoden zur Neurosignalverarbeitung von extrazellulären Aktionspotenzialen, die mittels Mikroelektroden-Arrays aufgezeichnet werden, optimieren.
Dafür besteht bereits ein Python-Framework, das mit zusätzlichen Funktionen für KI-basierte Methoden, Zusatzfunktionen zur synthetischen Datengenerierung und zur neuronalen Datenanalyse (inkl. Darstellung) erweitert werden soll. Hierzu sollen die Klassifikatons-Aufgaben mittels Deep-Learning-Techniken und mit neuromorphen Netzen via Spiking Neural Networks validiert werden. Zusätzlich besteht die Möglichkeit, den internen Hardware-Aufbau zum Abspielen von Neurosignalen von digitaler Quelle zum analogen Signal weiter zu optimieren.
Mögliche Inhalte:
- Datensatz-Erstellung mit MEArec
- Datenanalyse mit MEAnalyzer
- Aufbereiten von Datensätzen für Autoencoder-Training (Dense NN, CNN, Denoising, …)
- Verwendung des ElasticAI.Creators zur Generierung Neuronaler Netze
- Verwendung von neuromorphen Netzen
- Aufbereiten des Neurosignal-Players (C-Code zum Abspielen der Signale)
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