Amer Zaylaa

Aktuelle Position:

Wissenschaftler – Scientist

Forschungsinteressen:

Ich interessiere mich für biomedizinische Technik, biomedizinische Signale- und Bildverarbeitung mit Data Science.

Aktuelle Projekte:

Derzeit bin ich an einem DFG-ANR-Projekt beteiligt, für das ich verantwortlich bin:
– Durchführung von bio-magnetischen Messungen der Gehirn- und Herzaktivität am fMEG-Zentrum des Universitätsklinikums Tübingen, Deutschland.
– Analyse der aufgezeichneten Daten mit den supraleitenden Quanteninterferenzgeräten und dem optisch gepumpten Magnetometer bei schwangeren Frauen und Neugeborenen.
– Vergleich der Empfindlichkeit der beiden Messungen
– Unterstützung bei der Entwicklung eines Modells für die bio-magnetische Signalerzeugung im Fötus.

Frühere Forschungsprojekte:
– Automatische Erkennung von Kontraktionen im Elektrohysterogramm unter Verwendung von 4×4 Matrixelektroden, die auf dem Bauch schwangerer Frauen an der Technischen Universität von Compiegne, Frankreich, und der Libanesischen Universität, Libanon, angebracht wurden.
– Erkennung der Ausrichtung von EMG-Matrixelektroden mit Hilfe des nichtlinearen Korrelationskoeffizienten h2 an der Libanesischen Universität, Libanon und der Technischen Universität von Compiegne, Frankreich.

Ausgewählte Publikationen:

Orcid-ID
ResearchGate

2015. Zaylaa, A. Diab, M. Al Harrach, S. Boudaoud. “Evaluation of HD- sEMG Grid Misalignment with Muscle Fibers using Nonlinear Correlation “, ICABME 2015, Beirut, Lebanon, 16-18 September 2015.
2016. Zaylaa, A. Diab, M. Khalil, C. Marque,” Multichannel EHG Segmentation for automatically identifying contractions and motion artifacts”, IEEE proceeding ICABME 2017, Beirut, Lebanon, 19-21 October 2017.
2017. Zaylaa, A. Diab, M. Khalil, C. Marque,” Automatic segmentation of contractions and other events in Monopolar EHGs-Monodimensional Study”, The International Arab Conference on Information and Technology ACIT 2018, Beirut, Lebanon, 28-30 November 2018.
2018. Zaylaa, A. Diab, M. Khalil, C. Marque „Automatic Monodimensional EHG Contractions’ Segmentation”, The International Arab Journal of Information Technology IAJIT, Vol. 16, No. 3A, pp: ‪609-615, Special Issue 2019.
2019. Zaylaa, A. Diab, Z. Fawal, M. Khalil, C. Marque „Automatic Segmentation of Bipolar EHGs’ Contractions Using Wavelet Transform„, © Springer Nature Switzerland AG 2020 J. Henriques et al. (Eds.): MEDICON 2019, IFMBE Proceedings 76, pp. 174–183, 2019.
2020. Zaylaa, A. Diab, Z. Fawal, M. Khalil, C. Marque „Automatic segmentation of bipolar EHGs’ contractions using wavelet decomposition, Mono & Multi-dimensional Study„, IEEE proceeding ICABME 2019, Lebanon, 17-19 October 2019.
2021. Zaylaa, A. Diab, M. Khalil, C. Marque “ Wavelet and Over-Segmentation Elimination Techniques Effect on Automatic Uterine EMG Segmentation Performance / Quality„, MECBME 2020, Jordan, 24-26 March 2020.
      Farah Naaman, Firas Zakaria, Amer Zaylaa, Mohamad Khalil, Khaled Mechref, ”Automatic segmentation of uterine contractions in EHG signals: “Hardware implementation with Raspberry Pi and Arduino Mega”, ICABME 2021, 7-9 October 2021.