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Interdisziplinäre Studien-, Bachelor- und Masterarbeiten

Thematik: IT-basierte, systematische Innovationsanbahnung in der Medizintechnik

Innovationen spielen eine Schlüsselrolle in der Medizintechnik. Die drastisch ansteigende Komplexität der Systeme/Devices erfordert immer mehr die Kooperation verschiedenster Akteure mit sich ergänzenden Kompetenzen. Wie aber findet man die ‚richtigen‘ Kooperationspartner für das jeweilige Vorhaben?

Dazu entwickelt die Arbeitsgruppe SCM z.Zt. ein System, das mögliche Partner anhand von digitalen Dokumenten (u.a. wiss. Publikationen, Patenten) identifiziert und gemäß ihrer Fähigkeiten klassifiziert. Dieses System soll später als Management-Werkzeug u.a. Projektentwickler, Innovationsscouts oder Transferspezialisten dabei unterstützen, geeignete Akteure zu vernetzen und so Innovationen in der Medizintechnik systematisch anzustoßen. Um der Vielzahl an potentiellen Partnern gerecht zu werden, nutzt das Verfahren Data Mining-Algorithmen, die den Klassifikationsprozess automatisieren. Erste Analysen haben die Machbarkeit des vielversprechenden Ansatzes bestätigt, so dass jetzt ein Prototyp entwickelt werden soll.

In diesem Zusammenhang vergeben wir für interessierte Studierende unterschiedlicher Disziplinen Studien-, Bachelor- und Masterarbeiten. Unterschiedliche Aufgabenstellungen können je nach Art der Abschlussarbeit (Bachelor, Master) oder Studienarbeit (Master Informatik, 6 Credits) und persönlichen Interessensschwerpunkten der Studierenden angepasst werden.

Impact of Patent Machine Translation on Text Mining / Classification in Medical Engineering

PMT-CLASS_de.pdf

PMT-CLASS_en.pdf

Darüber hinaus gibt es noch weitere interdisziplinäre Themen, die sich auch für Studien, Bachelor- oder Masterarbeiten eignen. Interessierte Studierende können sich gerne an uns wenden. Of course this offer also stands for all international students!


Laufende Arbeiten

  • Frerich, K.: Combination of Classifiers Operating on Distinct Features to Categorize Patents from the Field of Biomedical Engineering. 2017. Masterarbeit im Fachbereich Informatik. In Kooperation mit dem Lehrstuhl Informatik 5 Information Systems der RWTH.

Abgeschlossene Arbeiten

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