Ann-Kathrin Seifert gewinnt Three-Minute-Thesis-Wettbewerb auf EUSIPCO 2019

18.09.2019

Auf der diesjährigen European Signal Processing Conference (EUSIPCO) in A Coruña, Spanien, konnte sich Ann-Kathrin Seifert im Finale des Three-Minute-Thesis-Wettbewerbs gegen neun weitere Finalistinnen und Finalisten mit der Präsentation ihres Promotionsthemas „Signal Processing for Radar-based Medical Gait Analysis“ durchsetzen.

Von links: Student Activities Co-Chair Jordi Vilà-Valls, Vertreter der Firma everis (Sponsor des Preises), Ann-Kathrin Seifert, EURASIP Director for Technical Programs and Membership Jean-Yves Tourneret, EURASIP President Patrick Naylor.

Der Wettbewerb, der dieses Jahr zum fünften Mal in Folge auf der EUSIPCO ausgetragen wurde, wird alljährlich von der European Association for Signal Processing (EURASIP) organisiert. In diesem Jahr wurden zehn Promovierende anhand vorab eingereichter 3-Minuten-Videos zur EUSIPCO nach A Coruna eingeladen. Vor rund 125 Zuschauern mussten die Kandidatinnen und Kandidaten verschiedener Universitäten ihr Promotionsthema live in drei Minuten präsentieren. Das Publikum entschied anschließend per Abstimmung über die drei Preisträger.

Ann-Kathrin Seifert forscht sei Oktober 2015 an der Radar-basierten Gangarterkennung. Anhand sogenannter Radar Micro-Doppler Signaturen können Abnormalitäten im Gang erkannt werden ohne dass tragbare Sensorik nötig ist. Die Doktorarbeit von Ann-Kathrin Seifert wird von Prof. Dr.-Ing. Abdelhak Zoubir sowie Prof. Dr. Moeness Amin von der Villanova University, PA, USA, betreut.

Herzlichen Glückwunsch, Ann-Kathrin!

Die Three Minute Thesis ist ein international renommierter Wettbewerb, der weltweit an vielen Universitäten durchgeführt wird. Er wurde an der Universität Queensland in Australien im Jahr 2008 gestartet und dient seitdem als geschützte Marke für regelmäßige Wettbewerbe.

In letzter Zeit wurde Radar in hohem Maße für die Überwachung von Menschen in Innenräumen eingesetzt, mit Anwendungen in der Altenpflege und im Bereich Smart Home. Mit unserer Forschung wollen wir das noch ungenutzte Potenzial der elektromagnetischen Sensorik für die medizinische Ganganalyse demonstrieren. Wir wollen zeigen, dass Radar eine kontinuierliche heimische Überwachung des Gesundheitszustands und somit eine rechtzeitige Erkennung von Gehstörungen ermöglichen kann. Dazu entwickeln wir Signalverarbeitungsverfahren und maschinelle Lernalgorithmen zur automatisierten Erkennung von Gangabweichungen anhand von Radarmessungen.

Radar Mirco-Doppler Signatur einer humpelnden Person.