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Prof. Dr. Markus Graf

Prof. Dr. Markus Graf

Diagnose- und Therapiesysteme

+49 7131 504 607
markus.graf@hs-heilbronn.de
Besuchsadresse: E144
Postadresse: Max-Planck-Str. 39, 74081 Heilbronn
Sprechzeiten: nach Vereinbarung
Sekretariat: Tina Ruhfaß

Fachgebiete

  • Angewandte KI, Datenbanksysteme, Data Science, Softwareentwicklung

Schwerpunkte

  • Artificial Intelligence, Semantische Vernetzung von Daten, (Medizinische) Bildverarbeitung, Internet of Things

Auswahl derzeit verfügbarer Projekte

Validation of Super Resolution Enhancement for Medical Imaging

Derzeit in Bearbeitung

Federated Learning for Breastcancer Detection

Dashboard für Lauftraining 

Digital Twin in specific environments

Abgeschlossene Arbeiten

Medizin

  • Super-Resolution Enhancement in Medizinischen Bilddaten
    Vergleich klassischer Interpolations-verfahren und Deep-Learning-basierter Superresolution für medizinische Bilddaten: Anpassung und Optimierung eines bestehenden Modells

  • Federated Learning (FL) Algorithmen zur Bildsegmentierung und Bildanalyse

    (1) Konzeption und Implementierung vonFederated Learning Algorithmen in der medizinischen Bildanalyse
    (2) Nutzung eines Open-Source FL Frameworks (Kaapana) zur Detektion von Brustkrebs

Data Science

  • Reinforcement Learning
    Carrera Racing - ein RL-basierter Gegner
  • Pose-Estimation für Personal-Training
  • Data Science: Training und Vergleich von KI Methoden 
    a) Blumenbewässerungsanlage
    Es sollen Gieß- und Bewässerungsdaten geplant, automatisiert, erfasst und bereinigt werden. Ziel: Verbesserung der KI im Blumenbewässerungssystem. Auswertung und Datenvergleich (gegenüberstellung der beiden verwendeten Verfahren), damit diese Erkenntnisse in der Vorlesung "Big Data" oder "Angewandte KI" demonstriert werden können.
    b) anhand Maschinendaten
    Hierzu gilt es sich zu überlegen, welche Sensoren hinzugefügt werden können, ein Arduino-basiertes Projekt aufgesetzt und Daten bewertet.
    Eine parallele Bachelorarbeit ist derzeit in Durchführung und hier könnte man ansetzen, weitere Sensoren und weitere Daten aufzunehmen.

  • Integration von künstlicher Intelligenz in die Blumenbewässerung (AI Demonstrator)
    Anhand von Sensorwerten/Bilddaten soll eine intelligente und angepasste Dosierung des Gießverhaltens eingestellt werden.
    Es geht hierbei hauptsächlich um Tests und Weiterentwicklung eines KI-Knotens und die Anbindung an den bestehenden algorithmisch getriebenen Demonstrator. Dokumentation ist verfügbar, muss entsprechend um die neue Funktionalität erweitert werden.
    (Themengebiete und Kenntnisse variieren: entweder Elektronik, Industrie 4.0, MQTT, KI, evtl. Python)

Sonstiges

  • App-gesteuerter Sternenhimmel
    Per App können verschiedene Sternbilder durch LED-Beleuchtung simuliert werden
  • QS
    Experimentelle Bildverarbeitung im Rahmen der QS (z. B. für die Lernfabrik)
  • 3D Drucker (Projektierung)
    Inbetriebnahme eines 3D Druckers (Projektdurchführung, Projektplan, Konsumer, Aufbau, Tauschen von Modulen, Testdruck)
  • 360° - Panoramatour
    Erstellen einer virtuellen Tour für die Räumlichkeiten des Studiengangs, Gamification
    (Beispiel unter https://ppm-teamserver.cim.hs-heilbronn.de/ctp360/ )
  • Integration digitaler Prozesse in die Lernfabrik
    Integration digitaler Prozesse in die Lernfabrik, eine Recherche- und Konzeptionsarbeit, inkl. dem Ausprobieren und Installieren von Tools
  • Eine Digitale Visitenkarte
  • The100 - 3D Druck
    Aufbau einer der aktuell schnellsten verfügbaren OpenSource 3D Drucker
  • Evaluation von KI-Verfahren für die prädiktive Instandhaltung
    Experimenteller Versuchsaufbau und Auswertung gemessener Daten


Wenn Sie an einem der Projekte (oder ähnlichen) interessiert sind, kommen Sie einfach auf mich zu oder schicken mir eine Mail.

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