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Bachelorarbeit zur Mobilitätsbewertung mittels maschineller Lernverfahren erfolgreich abgeschlossen

Bachelorarbeit zur Mobilitätsbewertung mittels maschineller Lernverfahren erfolgreich abgeschlossen

Wir betreuen bereits seit Jahren zahlreiche Abschlussarbeiten von nationalen und internationalen Studierenden. Bei uns können Studentinnen und Studenten spannende Forschungsfragen praxisorientiert in ihren Abschlussarbeiten bearbeiten.

So hat auch Julian Ziegler seine Bachelorarbeit bei uns am ZTM erfolgreich beendet.

Im Rahmen seiner Bachelorarbeit mit dem Titel „Smartphonebasierte Mobilitätsbewertung mittels maschineller Lernverfahren" hat Julian sich damit beschäftigt einen Prototyp zu entwickeln, mit dem eine Mobilitäts- und Gangbewertung durch Beschleunigungsdaten von Smartphones ermöglicht wird. Für die Bewertung und Auswertung der Sensordaten fokussierte sich Julian auf das überwachte Lernverfahren „Support Vector Machine". Hierzu hat er dieses Verfahren hinsichtlich seiner Eignung zur Bewertung der Mobilität von Menschen mit Multipler Sklerose geprüft. Dabei untersuchte er verschiedene Kombinationen der Mobilitätsparameter (Schrittanzahl", Kadenz und Geschwindigkeit), um ein passendes Verfahren für die Bewertung des Ganges zu finden. 

In den Ergebnissen lässt sich erkennen, dass mithilfe des maschinellen Lernverfahrens und mit den Smartphone Sensor- und Referenzdaten eine Bewertung des Ganges möglich ist.

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