Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.
Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z.B.: Informatik, Kybernetik, Mechatronik, Regelungstechnik, Medizintechnik, Biomechatronik oder vergleichbare.
Kontext:
Arthrose ist eine der häufigsten degenerativen Gelenkerkrankungen und stellt eine große Belastung für die Lebensqualität der Betroffenen dar. Ein präzises Tracking von Gelenkbelastungen kann dabei helfen, individuelle Handlungsempfehlungen zu entwickeln, die das Fortschreiten der Krankheit verlangsamen und die Therapie verbessern. Eine präzise Schätzung der internen Kräfte und Momente im Kniegelenk bietet die Möglichkeit, belastungsinduzierte Muster frühzeitig zu erkennen und maßgeschneiderte Empfehlungen für Aktivitäten zu erstellen.
Arbeitsbeschreibung:
Im Rahmen dieser Arbeit soll ein Machine-Learning-Modell entwickelt werden, das auf Basis von Beschleunigungssensordaten interne Kräfte und Momente im Knie approximiert. Dazu steht eine umfangreiche Datengrundlage zur Verfügung, die aus einer Studie mit 8 Gangprofilen besteht, in denen Bodenreaktionskräfte gemessen wurden. Diese Daten wurden bereits durch Simulationen in OpenSim analysiert, um die tatsächlichen internen Kräfte und Momente zu bestimmen.

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