| Kommentar |
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 wären:
- 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)
Bemerkung: Innerhalb der ersten Vorlesungswoche (8. - 11. Oktober) wird ein Kickoff-Treffen stattfinden. Den endgültigen Termin werden wir auf unserer Webseite veröffentlichen. Wenn Sie teilnehmen möchten, müssen Sie zu diesem Termin erscheinen oder uns vorab eine Email schicken. |
