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Projekthistorie
Die Events der Sessiondaten werden eingelesen und aufbereitet. Dabei werden die Daten der Telekom, Vodafone, Telefonica und des 450 MHz Netzes sowie DSL aufbereitet. Über Services werden die Sessiondaten in Echtzeit aufbereitet und können über ein Webapplikationen abgerufen werden oder über Reportingserver können entsprechende Reports generiert werden. Bei den SMGW werden folgende Daten aufbereitet:
- Verfügbarkeit,
- Downloadvolumen
- Uploadvolumen
- Sessiontime
- Anzahl und Dauer des Roamings
- Empfangspegel
- und Status (online oder offline)
Durch Geodaten können die Devices über Landkarten dargestellt werden.
Über längere Zeiträume können Reports in Auftrag gegeben werden, welche dann Asynchron im Backend erstellt werden.
Das Projekt wurde komplett in Azure umgesetzt. Dabei wurde ein Netzwerk mit verschiedenen virtuellen Server aufgesetzt, auf welchen die Daten verarbeitet werden. Es wurden die Sicherheitskriterien vom BSI eingehalten und auch entsprechen kontrolliert.
Angewandte Techniken:
- C#
- SQL-Server 2019
- Windows Server 2019
- Azure
- T-SQL
- DevExpress
- ASP.NET
- Performanceoptimierung
- Multithreading
Diese Software dient dem Chirurgen in der Klinik zum Planen und Simulieren von bevorstehenden medizinischen Operationen im Bereich der Orthopädie und Chirurgie in 3D, basierend auf CT Aufnahmen. Der Arzt hat somit die Möglichkeit eine Operation zu planen und das am besten passende Implantat automatisch auswählen zu lassen und kann sich dieses in das CT Bild einsetzen lassen. Diese Planungsdaten stehen dann interoperativ über Navigationssystem usw. zur Verfügung.
Planen eines auf Azure basierenden Portals zum Erkennen von Krankheiten auf Basis von Machine Learning. Definieren der Anforderungen der Datenbanken, Neuronalen Netzen, der Software und die Korrelation von unterschiedlichen Datenquellen um Krankheiten früh erkennen zu können. Zum Anderen richtet sich dieses Tool an Chirurgen, welche interoperativ unterstützt werden. Das Projekt wurde zur Förderung im Bereich ‚Lifescience Medizintechnik – Digitale Gesundheit/Medizin“ sowie bei ‚Smarte Algorithmen und Expertensysteme‘ eingereicht.
Aufgabenbereich:
• Erstellen der Implantatdatenbank für alle weltweit verfügbaren Implantate, basierend auf dem SQL-Server 2014/ 2019.• Programmieren aller Stored Procedure für den Zugriff der Applikationen (Desktop und Azure) auf die Implantatinformationen
• Suchen nach passenden Implantaten anhand von dreidimensionalen Markern der STL Daten der Implantate. So dass die Implantate automatisch anhand der Anatomie des Femurs ausgewählt und dem Chirurgen zur Implantierung vorgeschlagen werden können.
• Erstellen einer Anwendung, basierend auf WPF und .NET zum Verwalten der Implantate, OP-Anleitungen, Instrumentierung, Kompatibilitäten in der Datenbank.
• Verteilen der Änderungen auf die Ärzte und Kliniken weltweit, basierend auf Azure
• Aufbau eines lernenden Algorithmus, welcher die Suchergebnisse der Stored Procedureanhand der Interaktion des Chirurgen optimiert und so die Suchergebnisse ständig verbessert.
• Erstellen von Excel-Macros um die Daten von früheren Systemen einzulesen und für die weitere Verarbeitung im SQL-Server aufzubereiten.
• Konfigurieren der Azure Plattform mit hohen Sicherheitsanforderungen, da es sich hier um Patientendaten handelt und die DSGVO genau eingehalten werden muss.
• Programmieren eines Systems für Rechte- und Userverwaltung unter Azure auf Oracle 12c. Hiermit werden alle Berechtigungen für die angebotenen Services verwaltet.
• Leitung der Entwicklungsabteilung
• Leitung des Web-Teams
• Erstellen von Strategien für das Unternehmen im Bereich Künstlicher Intelligenz