Fakultät Elektrotechnik und Wirtschaftsingenieurwesen
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In order to provide more transparency on convolutional neural networks (CNN) for education and research purposes this work has three main objectives:
• Create CNN models based on two different architectures, which classify magnetic resonance images of the brain into normal and abnormal
• Investigate these models by applying state of the art visualization techniques. For this purpose, a simple accessible Application Interface (API) for Keras sequential models will be developed.
• Describe the quality of the models based on the visualizations and compare their overall classification to the human classification procedure.
The purpose of this work is to evaluate the overall applicability of a rapid room planning tool including a virtual reality visualization mode for a room planning use case in the field of marketing and sales of high involvement medical devices, such as X-ray imaging systems. Four main aspects are identified and evaluated:
▪ The benchmark of VR applications in the field of high involvement marketing and sales, including B2B and B2C use cases.
▪ The potentially savable planning iterations and the associated costs within a room installation process, based on literature review of expert opinions in comparable fields.
▪ The degree of usability of the application, to which extent potential users can create and manipulate room layouts efficiently and without explicit training in advance – assessed in observed user tests with Philips Healthcare employees. Additionally, an employee survey was conducted.
▪ Customer acceptance regarding the concept of VR visualization and the possibly resulting improvement of visual imagination of device proportions in the anticipated environment in comparison to traditional means of product presentation (pictures, videos, real product) – assessed with healthcare professionals.
The benchmark results reveal a multitude of already widely used VR applications in marketing and sales, especially factory planning is considered as a comparable high involvement use case. Subsequently, increased profitability in factory planning can be extended to medical room planning in form of increased efficiency through the reduction of iterations. The overall evaluation of the rapid room planning tool shows a high degree of usability and acceptance among test users and customers. Survey results are independent of customer proximity and age. This work concludes with recommendations for further development and the creation of additional content for the application.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Unterstützung der Raumeinrichtungsplanung medizinischer Behandlungsräume für die Installation technischer Medizinprodukte. Durch eine realitätsnahe Visualisierung der Raumplanung soll die Vorstellungskraft der Anwender unterstützt werden. Im Einsatzfeld soll die Kommunikaton zwischen Vertriebsmitarbeitern und Kunden begünstigt und eine Diskussionsgrundlage für unterschiedliche Varianten einer Raumplanung geschaffen werden. Dazu soll ein computergestütztes System konzipiert werden, welches die Einhaltung der Distanzvorgaben von Einrichtungsgegenständen fördert. Die Anwender sollen eine Hilfestellung bei der Verifzierung der Raumplanung erhalten und Änderungen an der Raumplanung vornehmen können.
Der Fokus wird in Zusammenarbeit mit der Firma Philips Medical Systems DMC GmbH auf die Raumplanung und Einrichtung von Produkten aus dem Diagnostic X-Ray Portolio gelegt. Zwei Produkte – dabei handelt es sich um Durchleuchtungsgeräte aus der Medizintechnik – sollen bei der Raumplanung zur Auswahl verfügbar sein. Des Weiteren soll die Machbarkeit eines Rapid-Roomplaning-Ansatzes auf Basis von Mobilgeräten untersucht werden.
Das System wird aus einem Smartphone mit der Erweiterung zu einem HMD (Head Mounted Display) und der Entwicklung einer Smartphone-Applikaton aufgebaut. Das bedeutet, dass der Prototyp dieser Anwendung einen Untersuchungsgegenstand für den Einsatz mobiler VR Technologie im unternehmerischen Kontext darstellen wird.
Aspekte der Usability sollen einen intuitven Umgang mit dem System gewährleisten und die Implementerung von 3D-Modellen einen Eindruck über die Produkte verschaffen, indem bereitgestellte 3D-Modelle in der Smartphone-Anwendung zur Raumplanung verwendet und in einer realitätsnahen Visualisierung betrachtet werden können.
Auch wenn der herkömmliche Ansatz des Ideenmanagements eine lange Historie vor-zuweisen und zahlreiche Erfolge zu verbuchen hat, unterliegt er zahlreichen Herausforderungen und besitzt zudem auch einige Schwachstellen. Um diesen entgegen zu wirken, richtet sich die Orientierung der unterstützenden Softwarelösungen zunehmend auf die Nutzung des Faktors der Kollaboration aus. Um einen offenen Informationsfluss zu gewährleisten, werden sämtliche Mitarbeiter motiviert, Ideen gemeinsam zu generieren, zu entwickeln und zu bewerten.
In der Thesis wurde das Verhalten der Kollaboration im Ideenmanagementprozess untersucht. Hierfür wurden unterschiedliche Methoden des kollaborativen Ideenmanagements vorgestellt und anschließend erarbeitet, welche Vorteile die Kollaboration mit sich bringt. Die Ergebnisse zeigen die Unterstützung diverser Faktoren des Ideenmanagements. Diese reichen von unterschiedlichen Potenzialen bezüglich der Prozesse und beteiligten Personen des Ideenmanagements, bis hin zur Behebung verschiedener Schwachstellen des herkömmlichen Ansatzes und verdeutlichen somit die Vielfältigkeit der gemeinschaftlichen Ideenarbeit. Letztendlich stellen die mitarbeiterbezogenen Potenziale, die Unterstützung der einzelnen Ideenphasen und die verschiedenen Formen der Anwendbarkeit die wichtigsten Potenziale der Kollaboration im Ideenmanagement dar.
An der HS Landshut wird eine Axialflussmaschine entwickelt, deren Eisenkreis aus einzelnen U-Jochen zusammengesetzt ist. Das ermöglicht eine modulare und einfach skalierbare Bauweise. Es werden lediglich planare Grundelemente für Rotorscheibe und Statorgrundplatte benötigt. Die als "AxMDM" bezeichnete Maschine kommt mit relativ wenig Permanentmagnetmaterial aus und erreicht ein hohes spezifisches Drehmoment bezogen auf ihr Gewicht.
Schwerpunkt des vorliegenden Berichtes ist die Verbesserung des erzielbaren Drehmomentes und des Betriebsverhaltens im Grunddrehzahl- und Feldschwächbereich. Nach einer ausführlichen Messdatenanalyse und einem Modellabgleich erfolgt eine schrittweise Untersuchung des Optimierungspotentials auf Basis von Simulationsrechnungen. Neben den Material- und Drehmomentdaten wird auch die jeweils erzielbare Leistungskurve unter Einsatz einer drehmomentoptimalen Steuerstrategie bestimmt. Für eine abschließende Bewertung des Maschinenkonzeptes wird ein direkter Vergleich zu einer Radialflussmaschine mit nahezu gleichem Bauraum- und Materialbedarf durchgeführt.
Bedingt durch eine zunehmende Beschleunigung der globalen Vernetzung sowie der gesamten Ökonomie, werden Unternehmen gezwungen immer mehr neue Produkte und Dienstleistungen in immer kürzer werdenden Zeitintervallen auf den Markt zu bringen. Nur so können sie sich erfolgreich gegenüber dem Wettbewerb behaupten. In diesem Zusammenhang halten agile Innovationsmethoden Einzug in die Unternehmenslandschaft. Aufgrund zunehmender Kombination verschiedener Methoden, ist der zentrale Bestandteil dieser Arbeit eine Überprüfung der potenziellen Methodenintegration aus der TRIZ Lehre in das Design Thinking. Hierzu wird zunächst eine ausführliche theoretische Betrachtung beider Ansätze, sowie einer Gegenüberstellung dieser vorgenommen. Durch gezielte Expertenbefragung wurden beide Praktiken auf ihre Anwendung in der Praxis überprüft. Die Interviewergebnisse wurden evaluiert und mit der Literatur abgeglichen. Basierend darauf wurde ein mögliches Implementierungskonzept erarbeitet, welches die Erkenntnisse aus der Befragung sowie die der Literatur vereint.
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.
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.