Biomedical Engineering Summer School

22. August bis 9. September 2022 an der Jade Hochschule

Organisiert von der Jade Hochschule - Fachbereich Ingenieurwissenschaften und International Office

Bitte beachten: Die Unterrichtssprache der Summer School ist Englisch. Sehr gute Englischkenntnisse sind für die Teilnahme daher unerlässlich!

Einführung

Der Fachbereich Ingenieurwissenschaften und das International Office der Jade Hochschule bieten eine dreiwöchige Summer School in Medizintechnik an.  Die Summer School umfasst drei Kurslinien mit den Schwerpunkten „Angewandte künstliche Intelligenz", „Grundlagen der Medizintechnik“ und „Biomedizinische Signal- und Bildaufnahme, -verarbeitung und –analyse“.

Unsere alternde menschliche Gesellschaft stellt die Gesundheitssysteme in Bezug auf Kosten-, Qualitäts- und Personalanforderungen vor große Herausforderungen. Der Bedarf an innovativen medizintechnischen Lösungen wächst. Der Einsatz neuester Technologien wird einen wesentlichen Einfluss auf die zukünftige medizinische Versorgung, Diagnose und Linderung von Krankheiten haben. Die technische Innovation kann auch Lösungen wie Telemetrie, fernvirtuelle Beratung und Kontrolle, Prozessautomatisierung und Robotertechnik bieten. Intelligente Implantate, die neue Entwurfsverfahren, Materialien und Software verwenden, können Patientinnen und Patienten so lange wie möglich mobil und fit halten. Früherkennung mit Hilfe präziser Diagnosegeräte, die bildgebende Verfahren, Lab-on-Chip-Analysen und fortschrittliche Sensoren verwenden, kann die Behandlungskosten senken und die Heilungserfolge verbessern. Als eine der Folgen könnte die medizinische Versorgung zu Hause statt in einem Krankenhaus erfolgen, was beispielsweise zu Kosteneinsparungen führen würde.

Ziel des Kurses ist es, eine Einführung in das multidisziplinäre Gebiet der Medizintechnik zu geben, indem die Grundlagen der Entwicklung von medizinischen Geräten im Allgemeinen untersucht werden. Mit einem Fokus auf Anwendungen für Medizintechnologie, Biosensoren und deren elektronische Systeme, Biosignal- und Bildverarbeitung sowie biomechanische Simulation, auch in Kombination mit künstlicher Intelligenz, werden diese komplexen Inhalte in Vorlesungen, Laborarbeiten und Exkursionen erarbeitet. Die multikulturelle Ausrichtung des Kurses wird durch die Präsenz internationaler Lehrender aus mehreren Kompetenzzentren im Bereich der Medizintechnik verstärkt. Ein weiteres wichtiges Lernergebnis dieses Kurses wird durch die Interaktion internationaler Studierender in gruppenbasierten Projekten und organisierten Kulturveranstaltungen gewährleistet.

Die Summer School umfasst die drei oben genannten Kurslinien. Zwei von ihnen richten sich an Bachelorstudierende, während die dritte einen Bachelorabschluss voraussetzt und als Teil des Masterstudiums an der Jade Hochschule und den Partnerhochschulen anerkannt wird. Es wird dringend empfohlen, dass die Studierenden keinen Wechsel zwischen den beiden Kurslinien vornehmen.

Die Kurssprache ist Englisch. Die Teilnahme von Studierenden und Lehrenden aus verschiedenen Ländern erfordert die Verwendung einer gemeinsamen Sprache als Grundlage für die alltägliche Kommunikation und Interaktion und stellt eine größere Motivation zur Sprachanwendung dar als es ein Sprachkurs an der Heimathochschule je könnte. 

Diese jährlich stattfindende Summer School ist fester Bestandteil des Bachelorstudiengangs Medizintechnik und des Masterstudiengangs Elektrotechnik an der Jade Hochschule und wird von unseren Partnerhochschulen anerkannt.

Vorläufiges Programm

Biomedical Engineering Summer School Wilhelmshaven 2022
DateLane A
Applied Artificial Intelligence
(Undergraduate students)
Lane B
Fundamentals of Biomedical Engineering
(Undergraduate students)
Lane C
Biomedical Signal and Image Acquisition, Processing and Analysis
(Graduate students)
22.08.MonWelcome - Workshop "German Language and Culture" - Introduction to courses (afternoon session)
23.08.
-
26.08.
Tue

Introduction to Artificial Intelligence
(Chiaradia Masselli)

H415 (PC-Lab)

Smart Materials in Biomedical Engineering
(Göktaş)

H211 / H213 (PC-Lab) / Lab

Amperometric Biosensors and Related Electronics
(Çökeliler / Koçum)

H212 / S106 (PC-Lab) / Lab

Wed
Thur
Fri
27.08.
-
28.08.
Sat

Saturday: Excursion to Bremen
Sunday: Boulder Hall Oldenburg
Friday till Sunday: Harbour Food Market on Valoisplatz in Wilhelmshaven

Sun
29.08.
-
01.09.
Mon

Biomedical Image Processing
(Kiss)

H415 (PC-Lab)

Brain-Computer-Interfaces
(Kuzmicheva)

H213 (PC-Lab) / Lab

Instrumentation, Acquisition and Signal Processing for Biosignals
(Yüksekkaya)

H212 / S106 (PC-Lab) / Lab

Tue
Wed
Thur
02.09.
-
04.09.
Fri

Friday: Stand Up Paddling Banter See
Saturday: Leisure Activities at the South Beach in Wilhelmshaven
Friday till Sunday: Living Statues Festival in the city of Wilhelmshaven

Sat
Sun
05.09.
-
08.09.
Mon

Biomedical Applications of Machine Learning
(Kertész)

H415 (PC-Lab)

Biomedical Image Processing Basics and Practical Applications
(Telatar)

H213 (PC-Lab)

Embedded Systems
(Chávez-Campos)

H212 / S106 (PC-Lab) / Lab

Tue
Wed
Thur
09.09.FriPresentations of project results (all courses together) - Student evaluation
Final Award Presentation

Kursinhalte

In diesem Sommerkurs bieten wir zwei Kurse für Bachelorstudierende (Lane A und B) und einen Kurs für Masterstudierende (Lane C) an. In den folgenden Tabellen finden Sie eine Beschreibung der jeweiligen Kursinhalte:

Lane A: Applied Artificial Intelligence

Introduction to Artificial Intelligence

Prof. Dr. Yvo Marcelo Chiaradia Masselli

The Introduction to Artificial Intelligence (AI) course aims to present an overview of the field of AI, the main techniques and algorithms involved in real applications.

The course combines theoretical sessions, computer simulations and covers the following topics:

  • Fundamentals of Artificial Intelligence.
  • Knowledge representation.
  • Informed and uninformed search methods.
  • Fuzzy logic and fuzzy controllers.

In the end, the student should be able to understand and develop a solution based on the learned algorithms. These will serve as the basis for subsequent lectures on the AI ​​course track.

  

Biomedical Image Processing

Dániel Kiss

This is an introductory course in the fundamentals of biological and medical imaging and image processing, including pre-processing and enhancement techniques, filtering, object detection, and image segmentation.

Participants will learn the basics of digital imaging and will gain experience in Python’s image processing abilities. We are also going to meet CellProfiler, an open-source application for batch processing, measuring, and analyzing images. We will see how to use them via real-life examples of various biological experiments covering the following topics.

Course topics:

  • Fundamentals of image acquisition and image processing
  • Intensity-based methods: histogram correction and thresholding
  • Classical filters: smoothing, sharpening, edge enhancement
  • Image segmentation and object identification
  • Working with multi-channel images, measuring colocalization

  

Biomedical Applications of Machine Learning

Dr. Gábor Kertész

The goal of the lectures is to provide an introduction to image recognition with neural networks, both is theory and in practice.

The course starts with a basic introduction to the fundamentals of image recognition using neural networks. On the practical side, Tensorflow and Keras is introduced as the most common frameworks used by machine learning engineers.

During the course the students will get an understanding on how Neural Networks are trained, evaluated, and what common problems could occur. After introducing Convolutional Neural Networks, classical architectures are analysed along with modern, state-of-the-art solutions and techniques, which improve the performance of neural networks.

Course topics:

  • Regression and classification in fully connected networks
  • Handling image data
  • Convolutional Neural Networks
  • Classic architectures and techniques
  • State-of-the-art solutions and approaches to increase performance
  • Hands-on with Tensorflow and Keras

Lane B: Fundamentals of Biomedical Engineering

Smart Materials in Biomedical Engineering

Prof. Dr. Hilal Göktaş

Progress in physics and chemistry over the past century has greatly increased the production of new types of synthetic materials. The development of new materials is governed by societal needs and the availability of resources, however, the acceptance and dissemination of a material often depends on its cost. In light of this, the course aims to present an overview of materials/bio-smart materials, their synthesis and their applications in Biomedical Engineering field, and having laboratory work for the characterizations of bio-smart materials with existing analytical devices in the lab (FTIR, UV-visible and SEM). Students will be able to identify materials/bio-smart materials and have hands-on experience on several analytical devices.

Outline of the course:

  • Introduction to materials and bio-smart materials
  • Synthesis of bio-smart materials
  • Characterizations of bio-smart materials
  • Application of bio-smart materials in Biomedical Engineering

  

Brain-Computer-Interfaces

Prof. Dr. Olena Kuzmicheva

Development of assistive robotic devices for persons with motor disabilities is a challenging task. Besides development of autonomous task execution by robotic devices, the problem of robot system control by the user arises, when usual interaction modalities like mouse or joystick cannot be used due to physical restrictions of the person. New modalities become necessary to command the robotic system hands-free. The course introduces different aspects of hands-free control with focus on Brain Computer Interfaces (BCI) as one of possible input modalities. The participants will learn basics of non-invasive BCIs including different aspects of signal processing and directly apply the achieved knowledge in the practice. Therefore, the course combines theoretical sessions with programming units and experiments in the lab and reflects following topics:

  • Introduction to hands-free control and different input modalities
  • Electroencephalography (EEG), EEG based BCIs as input modality, useful features and BCI paradigms
  • Selected topics of signal processing for EEG based BCIs
  • Application of BCI to (robotic) system control
  • Design and implementation of a small scale BCI controlled application.

The course addresses undergraduate students in engineering and computer science. Medical background is not required.

  

Biomedical Image Processing Basics and Practical Applications

Prof. Dr. Ziya Telatar

The goal of the course is to introduce some problem domains in imaging, basics of the image analyses and some main solution techniques in spatial or frequency domains.

Course topics:

  • Why image processing, problems in image acquisition, understanding the images
  • Medelling the image degradation, processing domains for two dimensional signals
  • Enhancement and filtering techniques in spatial and spectral domains, applied study in MATLAB
  • Feature extraction and segmentation, applied study in MATLAB
  • Machine learning techniques in image processing

Lane C:     Biomedical Signal and Image Acquisition, Processing and Analysis

Amperometric Biosensors and Related Electronics

Dr. Cengiz Koçum, Prof. Dr. Dilek Çökeliler Serdaroğlu

Biosensors are used to detect biological or chemical markers (bio-chemicals, DNA, protein, cells etc.) in order for diagnosis, environmental monitoring and pharmaceutical research. This course represents the fundamental science and engineering concepts of designing biosensors through a common example. Biosensors have three main parts; biorecognition layer, transducers and electronics and they usually produce an electrical signal related to the specific analyte. In this course with lectures and practical exercises students will design and implement the main parts of an amperometric biosensor capable of glucose monitoring. Students will gain an insight of the complexities and design principles of a biosensor from scratch.

Course Outline:

  • Introduction to biosensors and nanobiosensors
  • Types of biorecognition elements
  • Surface functionalizing and modification approaches for biosensors
  • Transducer Basics: Sensors and Actuators
  • Signal acquisition and conditioning principles
  • Amperometric glucose biosensors
  • Design and production of glucose sensing layer
  • Signal conditioning for the amperometric glucose biosensor
  • Electronic circuit and PCB design.
DateCourse Syllabus
1Fundamental concepts of biosensors and related electronics
2Design, production and pre-tests of biorecognition part of the biosensor
3Design, implementation and tests of transducers and electronics part of the biosensor
4Integration of biorecognition layer and electronic parts and application of the biosensor

  

Instrumentation, Acquisition and Signal Processing for Biosignals

Dr. Mehmet Yüksekkaya

Biomedical signals are used to obtain crucial information about human health for diagnosis and treatment follow up. Acquiring biosignals from human body to a computer system is called biosignal acquisition and conditioning. For signal acquisition and conditioning, appropriate electronic instrumentation should be designed. In order to extract the crucial information from the acquired data, it should be processed.

This course is designed to be a practical introduction for all those stages. Students will design a basic instrumentation circuitry to acquire a specific biosignal and learn the fundamentals of signal conditioning. Further, they will learn the essential principles of digital signal processing and will apply those principles in a practical example. After this course, students will get significant theoretical and practical skills for biosignal acquisition and processing.

Course Synopsis: 

  • Introduction to the design of analog circuits for signal conditioning.
  • Practical design of a biosignal acquisition instrument.
  • Introduction to digital signal processing.
  • Processing of biosignal for feature extraction. 
DateCourse Syllabus
1Introduction to biosignal acquisition and digital signal processing theory. Practical introduction to MATLAB and PCB circuit design
2Design, implementation and tests of a practical biosignal acquisition instrumentation
3Fundamentals of digital signal processing to be applied for the design
4Biosignal analysis and feature extraction

  

Embedded Systems for Developing Biomedical Applications

Dr. Gerardo Marx Chávez-Campos

Nowadays, the “Embedded Systems” and its integration with the “Internet of Things” has become crucial for developing healthcare and industrial applications. Thus, to understand the developing process of apps on the embedded system that uses as the central operative system “Linux” are fundamental. Even more, this first approach to the most used operative system on servers, supercomputers, and single devices will guide the student to understand the complete integration of hardware electronics and code for developing from simple to complex tasks.

During the course, the student will realize by doing the fundamentals of how to work on the embedded board by accessing hardware, input/output digital ports, read the digital to analog converters. Then, the student will create an application to read and log data into structured frameworks. The registered data will be processed and analyzed using Python.

Course Synopsis: 

  • Introduction to the beagle bone boards
  • The beagle software
  • Developing basic applications
  • The Linux file system
  • Interfacing electronics
  • GPIO interfacing
  • Internet of things
  • A final project
DateCourse Syllabus
1Introduction to the beagle boards and basic applications
2Control versions and interfacing electronics
3IoT
4A final project

Kosten und Fakten

Rahmeninformationen

Zielgruppe: Bachelorstudierende der Ingenieurwissenschaften ab dem dritten Studienjahr (Kurslinie A und B) und Masterstudierende der Ingenieurwissenschaften (Kurslinie C)

Credits: bis zu 6 ECTS

Ort: Jade Hochschule, Campus Wilhelmshaven

Zeit: 22. August bis 9. September 2022

Organisator: Jade Hochschule, Fachbereich Ingenieurwissenschaften und International Office

Anmeldung  

4. April bis 15. Mai 2022
Bitte nutzen Sie das Online-Anmeldeformular

Bewerbung & Kursgebühr    

Kursgebühr: 500,- €

Internationale Studierende (Freemover):
Alle internationalen Studierenden können sich für ein Stipendium bewerben und müssen folgende Unterlagen per E-Mail an Iris Wilters vom International Office schicken:
Motivationsschreiben, Lebenslauf, Passkopie, aktuelle Notenübersicht und ein Empfehlungsschreiben einer Professorin oder eines Professors.
Wir werden Sie bis Anfang Juni 2022 informieren, ob Ihre Bewerbung erfolgreich war.

Studierende von Partnerhochschulen (s. Liste unten):
Fragen Sie bitte Ihre Koordinatorin oder Ihren Koordinator nach dem Bewerbungsverfahren, den Kosten und weiteren Informationen für Ihren Aufenthalt an unserer Hochschule.
Bitte schicken Sie folgende Unterlagen an Iris Wilters vom International Office: Motivationsschreiben, Lebenslauf, Passkopie, aktuelle Notenübersicht und ein Empfehlungsschreiben Ihrer Koordinatorin oder Ihres Koordinators.

Studierende der Jade Hochschule:
Studierende der Jade Hochschule müssen für das WS 2022/23 eingeschrieben sein. Weitere Informationen erhalten Sie beim Organisationsteam in Wilhelmshaven.

Studierende von einer ausländischen Hochschule können sich für ein Stipendium bewerben und werden nach dem Einreichen ihrer Bewerbungsunterlagen über ihre Möglichkeiten informiert.

Bei Fragen wenden Sie sich bitte an unser International Office, Iris Wilters.

Unterkunft & Verpflegung

Wir buchen gerne eine Unterkunft im Hotel Home für Sie. Die Kosten für 3 Wochen in einem Mehrbettzimmer (Frühstück inklusive) werden noch bekannt gegeben.

Bitte beachten Sie, dass keine Kochmöglichkeiten im Hotel bestehen. Ein günstiges Mittagessen können Sie in der Mensa der Hochschule erhalten. Für das Abendessen müssen Sie bitte auf Restaurants oder Snacks zurückgreifen.

Versicherungsschutz und COVID-19

Bitte beachten Sie die allgemeinen Bedingungen für die Teilnahme unter den Einschränkungen der COVID-19 Pandemie:

  1. Eine vollständige COVID-19-Impfung (+ vorzugsweise Auffrischung) ist erforderlich (akzeptierte Impfstoffe sind von Biontech/Pfizer, Moderna, AstraZeneca und Janssen-Cilag, nähere Informationen finden Sie auf der Website des Paul-Ehrlich-Instituts). Dort ist auch eine Liste von Lizenzen für Drittstaaten verfügbar. Der Nachweis des vollständigen Impfschutzes ist bei Kursbeginn im International Office der Jade Hochschule vorzulegen.
  2. Alle Studierenden müssen die Vorschriften zum Tragen eines Mund-Nasen-Schutzes (z.B. FFP2-Maske) während des Aufenthalts auf dem Campus akzeptieren, auch während der Laborarbeit und den Vorlesungen.
  3. Ein ausreichender Krankenversicherungsschutz ist Voraussetzung für die Teilnahme an unserer Summer School; auch eine Unfall- und Haftpflichtversicherung wird dringend empfohlen.

Die Jade Hochschule bietet den Studierenden keinen Versicherungsschutz.

Bitte beachten Sie die besonderen Reisebestimmungen für die Einreise nach Deutschland/EU und prüfen Sie die Bedingungen Ihrer Kranken- und Reiseversicherung, insbesondere für COVID-19.

Partnerhochschulen

Baskent Universität (Türkei)
Prof. Dr. Dilek Çökeliler
Dr. Cengiz Koçum
Prof. Dr. Ziya Telatar

Universität Ankara (Türkei)
Prof. Dr. Hilal Göktaş
Dr. Mehmet Yüksekkaya

Instituto Nacional de Telecomunicações - Inatel (Brasilien)
Prof. Dr. Yvo Marcelo Chiaradia Masselli

Morelia Institute of Technology (Mexiko)
Dr. Gerardo Marx Chávez-Campos

Óbuda-Universität (Ungarn)
Dr. Gábor Kertész
Dániel Kiss

St.-Istvan-Universität (Ungarn)
Dr. Miklós Daróczi

Bewerbung

Die Online-Anmeldung ist vom 4. April bis zum 15. Mai 2022 freigeschaltet. Studierende, die von einer ausländischen Hochschule kommen, können sich bis zum 15. Mai für ein Stipendium bewerben.

Wenn Sie Fragen haben, wenden Sie sich bitte an Iris Wilters vom International Office.

Teilnehmende Hochschulen

Baskent Universität

Fachbereich Medizintechnik 
Ankara, Türkei

Universität Ankara

Ankara, Türkei

Instituto Nacional de Telecomunicações - Inatel

Santa Rita do Sapucaí, Brasilien

Óbuda-Universität

Budapest, Ungarn

Jade Hochschule

Wilhelmshaven, Deutschland