Professor/in Fakultät Wirtschaftsingenieurwesen und Gesundheit
Studiendekan
Telefon: +49 (961) 382-1615
Fax: +49 (961) 382-2615
r.ringler@oth-aw.de
Lehrgebiet(e): Studiengang Medizintechnik (Bachelor & Master) mit den Schwerpunkten Medizinische Physik, Radiologie und therapeutische Systeme
Forschungsgebiet(e):
Neurowissenschaften, funktionelle Magnet-Resonanz-Tomografie (fMRI), Strahlenschutz in der Klinik und Praxis, Biophysik incl. Fragestellungen aus der Elektrophysiologie, Technische Optik & Lasersystem.
Aktuelle ZIM-Forschungsprojekte - gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
1) 2018-2020 Prüfmethodenentwicklung zur Untersuchung von HF induzierter Erwärmung bei aktiven implantierbaren Medizinprodukten.
Bisherige ZIM-Forschungsprojekte - gefördert durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi)
2015-2017 Testmethodenentwicklung für aktive, implantierbare Medizinprodukte, um Fehlfunktionen, die im Rahmen der MRT ausgelöst werden können auszuschließen.
2016-2018 Prüfmethodenentwicklung zur Funktionskontrolle aktiver Implantate unter dem Einfluss ionisierender Strahlung. Grundlegende theoretische und experimentelle Untersuchungen eines miniaturisierten Dosimieters zur Bestimmung der Implantatdosis
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Professor/in Fakultät Elektrotechnik, Medien und Informatik
Vizepräsident für Lehre, Didaktik und Digitalisierung; Wiss. Leiter Kompetenzzentrum Digitale Lehre
Telefon: +49 (9621) 482-3641
Fax: +49 (9621) 482-4641
m.altieri@oth-aw.de
Lehrgebiet(e): Mediendidaktik
Educational Technology
Forschungsgebiet(e):
Interaktive Lernmediengestaltung (H5P, Articulate, Adobe Captivate), Erklärvideoproduktion und Animation, Onlinekursentwicklung und E-Portfolios (Moodle, Ilias, Mahara), AR/VR in der Lehre, Multirepräsentationssysteme (STACK, JSX Graph, GeoGebra), digital gestützte Lehr-/Lernkonzepte, Deutsch als Fremd- und Fachsprache
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Professor/in Fakultät Elektrotechnik, Medien und Informatik
Professorin
Telefon: +49 (9621) 482-3652
Fax: +49 (9621) 482-4642
t.ivanovska@oth-aw.de
Lehrgebiet(e): Künstliche Visuelle Intelligenz
Forschungsgebiet(e):
- Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning
- Medical Image Analysis
- Industrielle Bildverarbeitung
Google Scholar Profile
Researchgate Profile
Abschlussarbeiten (Themen für Bachelor und Master):
- Medizinische Bildverarbeitung: Segmentierung von Organvolumina, Detektion von Frakturen, Detektion von Pathologien
- Industrielle Bildverarbeitung (in Kooperation mit Kristall-Glasfabrik Amberg GmbH): visuelle Qualitätskontrolle der Produktion
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