Vertaal geluid longopnamen naar ‘dataflow’

Ontwikkel een dataflow van stethoscoop geluidopnamen naar “Deep Neural Net”, ter ondersteuning van diagnose door huisarts

Vertaal geluid longopnamen ‘dataflow’

RB Medical Technology zoekt een Informatica/ICT student om de dataflow binnen een applicatie te programmeren. De data wordt meerdere keren gemanipuleerd binnen de applicatie en dit moet zo snel mogelijk gebeuren. De projectvraag is om dit data-intensieve proces te optimaliseren (door bijvoorbeeld geheugen allocatie).

Achtergrond

RB Medical Technology is een jonge MedTech startup, die verbonden is aan de Universiteit Twente. Het bedrijf heeft als missie om de gezondheidszorg in Nederland/Europa efficiënter te maken door middel van slimme toepassingen. Op dit moment is de startup bezig om de traditionele stethoscoop te innoveren, met een slimme tool. Deze tool zal huisartsen ondersteunen tijdens de diagnose bij een patiënt. Deze ondersteuning zal ervoor zorgen dat er minder foutieve diagnoses worden gemaakt.

Op dit moment wordt er gewerkt aan de ontwikkeling van een Minimal Valuable Product (MVP) in samenwerking met een aantal huisartsen.

Opdrachtomschrijving

Voor deze innovatie is timing cruciaal. Huisartsen geven aan dat ze graag de uitkomst voor de ondersteuning van hun diagnose zo snel mogelijk willen hebben. Bij consulten kan de huisarts en zich weinig tijdverlies permitteren.

Cruciaal is de handling van de aanzienlijk dataflow binnen deze applicatie. Een geluidsopname van de longen wordt binnengehaald via een WiFi-connectie. Het opnamegeluid moet door een algoritme worden gevoerd om de opname in ademcycli op te delen. Uit deze cycli worden bepaalde “spatiotemporale features” bepaald als invoer voor een artificieel neuronaal netwerk (ANN).

Uit de ANN komen bepaalde waardes, die vertaald worden naar een diagnose voor de arts. Vervolgens wordt deze diagnose grafisch en kwalitatief gepresenteerd.

De opdracht voor de student is om dit proces te programmeren in een (Android) applicatie. Uitgangspunt is om de kwaliteit van de data te behouden en de procestijd te optimaliseren/minimaliseren.

Opleiding

ICT/Informatica/Software Engineering

Startdatum

Z.s.m.

Sustainable Development Goal

3, 10

Heb je interesse in deze opdracht?

Neem dan contact op met Egbert!

Egbert van Hattem
Egbert van Hattem
Coordinator SMART
Egbert van Hattem

Are you, as an SME company or tech-entrepreneur, thinking about innovation in collaboration with experts from UT, Saxion or other partners? We are experienced in thinking along with you, content-wise and strategically, formulating and implementing innovative projects together with experts in the field, talented student researchers and young business developers.

Contact

Werken bij Novel-T

Privacy Statement
Cookiebeleid
Algemene voorwaarden

Privacy & Terms

Maak een afspraak

Wij helpen studenten, startups en scale-ups ontwikkelen en de innovatiekracht van het regionale MKB en grootbedrijf te versterken. Succesvol innoveren begint bij ons. Heb je een vraag, idee of wil je graag samenwerken? We horen het graag.
  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.

WhatsApp Web

We zijn ook bereikbaar via WhatsApp for Business. Heb je een vraag of wil je meer weten? Stuur ons een appje via +31 (0)53 483 6800