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    <publishedDate>2019-07-03</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">AR - Entwicklungsumgebung - Toolvergleich und Umsetzung einer Applikation</title>
    <abstract language="deu">Die Arbeit vergleicht unterschiedliche AR-Entwicklungstools. Dazu wurde außerdem eine interaktive Beispielapplikation (Röntgenröhre) für den Einsatz in der Lehre entwickelt.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1753</identifier>
    <note>Poster Abschlusspräsentation Biomedizintechnische Projektarbeit</note>
    <licence>Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)</licence>
    <author>Theresa Feulner</author>
    <author>Maryam Kaiser</author>
    <author>Roland Stolz</author>
    <collection role="institutes" number="">Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen</collection>
    <thesisPublisher>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-haw-landshut/files/175/Poster-AR-V3_SR _final.pdf</file>
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    <completedYear>2019</completedYear>
    <publishedYear>2019</publishedYear>
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    <completedDate>2019-10-07</completedDate>
    <publishedDate>2019-07-03</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">EEG-Ansteuerung - Entwicklung einer Demo-Applikation</title>
    <abstract language="deu">Ziel des Projekts war die Entwicklung einer Demo-Applikation, die mithilfe der EEG-Daten über ein Headset (Muse-Headset, MuseTM) angesteuert wird und ein visuelles Feedback über die Gehirnaktivität oder Artefakte aufzeigt. Hierfür wurden bei Tests an Probanden kognitive bzw. physische Reize ausgelöst und deren Signalantworten auf Robustheit und Reproduzierbarkeit untersucht.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1742</identifier>
    <note>Poster Abschlusspräsentation Biomedizintechnische Projektarbeit</note>
    <licence>Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)</licence>
    <author>Patricia Bayer</author>
    <author>Aaron Straßer</author>
    <collection role="institutes" number="">Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen</collection>
    <thesisPublisher>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-haw-landshut/files/174/Poster_EEG_V5_final.pdf</file>
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    <id>173</id>
    <completedYear>2019</completedYear>
    <publishedYear>2019</publishedYear>
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    <completedDate>2019-10-07</completedDate>
    <publishedDate>2019-07-03</publishedDate>
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    <title language="deu">Konzeptentwicklung einer Inline-Dichtigkeitsprüfung für Kunststofftuben</title>
    <abstract language="deu">Ziel der Arbeit war die Recherche, Analyse und Bewertung von Dichtigkeitsprüfverfahren für Polymerbehälter eines Medizintechnikunternehmens. Das Konzept soll anwendbare Prüfmethoden für zwei Prozessschritte in der Produktion liefern.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1730</identifier>
    <note>Poster Abschlusspräsentation Biomedizintechnische Projektarbeit</note>
    <licence>Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)</licence>
    <author>Claudia Hofmann</author>
    <author>Marcel Klein</author>
    <author>Sabine Steinmann</author>
    <collection role="institutes" number="">Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen</collection>
    <thesisPublisher>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-haw-landshut/files/173/Poster_Minitube_V5_final.pdf</file>
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    <id>172</id>
    <completedYear>2019</completedYear>
    <publishedYear>2019</publishedYear>
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    <completedDate>2019-10-07</completedDate>
    <publishedDate>2019-07-03</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="deu">KI-Demonstrator für Bilder - eine mobile Anwendung für die Analyse von Bildern</title>
    <abstract language="deu">Das Ziel der Projektarbeit war es, einen Demonstrator für die Klassifizierung von 2D MRT Schädelbildern der Flair Sequenz unter Verwendung von Machine Learning zu entwickeln. Das Demonstratorprogramm sollte nicht in vorhandene Programmstrukturen (wie z.B. DICOM-Viewer, PACS, etc.) eingreifen, in Echtzeit angewendet werden können, sowie mobil ohne lokale Vorinstallationen als Executable ausführbar sein. Für die Klassifizierung der Daten in „krank“ (auffällig) und „gesund“ (unauffällig) wurde ein vortrainiertes Faltungsnetzt (VGG16) verwendet.</abstract>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:bvb:860-opus4-1727</identifier>
    <note>Poster Abschlusspräsentation Biomedizintechnische Projektarbeit</note>
    <licence>Keine Creative Commons Lizenz (es gilt das deutsche Urheberrecht)</licence>
    <author>Serouj Khajarian</author>
    <author>Alexander Paulik</author>
    <author>Marius Reinhardt</author>
    <collection role="institutes" number="">Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen</collection>
    <thesisPublisher>Hochschule für Angewandte Wissenschaften Landshut</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-haw-landshut/files/172/Poster-KI-v3_final.pdf</file>
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