Cardiac Impedance Measurement for Improved Hemodynamic Monitoring
DINO
Förderer: BMWK (ZIM)
Zeitraum: 08/2022 - 04/2025
Im Rahmen dieses ZIM-Projektes geht es um die Integration von unauffälliger Messtechnik zur Überwachung von Vitalparametern, wie beispielsweise die Herzrate und die Atemfrequenz, in eine Notfallliege. Mithilfe dieses Projektes soll die Abdeckung der Vitalparameterüberwachung in der Notaufnahme bei nicht akut monitorpflichtigen Patienten erhöht und die Früherkennung von Herz-Kreislauf Komplikationen verbessert werden.
GluCoSAH
Förderer: DFG
Zeitraum: tbd
Blutglukoseregulation im geschlossenen Regelkreis bei Subarachnoidalblutung.
Hi-AI-R
Förderer: BMBF
Zeitraum: 04/2025 - 03/2028
Holistisches Inferenzsystem für die KI-basierte Assistenz bei der Steuerung von Intensivbeatmungsgeräten
Optimale Therapien durch datengetriebene Entscheidungs- und Unterstützungssysteme.
HypAFib
Förderer: DFG
Zeitraum: 11/2023 - 10/2026
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Patientenbetts, das Vitalparameter wie Herzfrequenz und Atemfrequenz kontaktlos messen kann. Dazu werden sowohl Sensoren in die Matratze integriert als auch Kameras über dem Patientenbett angebracht. Die kontinuierliche Überwachung der Vitalparameter soll die Früherkennung von Vorhofflimmern ermöglichen.
NeuroSys II
Förderer: BMBF
Zeitraum: 01/2025 - 12/2027
Das Projekt NeuroSys (neuromorphic systems) hat zum Ziel, Deutschland zu einem weltweit führenden Standort für die Entwicklung neuromorpher Hardware zu machen. Dazu haben sich viele Institutionen aus Wissenschaft (wie die RWTH Aachen), Wirtschaft und Gesellschaft zusammengetan, um sowohl die Forschung und Entwicklung, als auch die Produktion, Anwendung und Ethik abzudecken. Die Einsatzgebiete künstlicher Intelligenz sind vielfältig und intelligente Systeme sollen zunehmend auch in mobilen Geräten zum Einsatz kommen. Statt in einem solchen Fall die Leistungsfähigkeit einschränken zu müssen, wird hier auf die Entwicklung von Hardware gesetzt, welche explizit auf die Implementierung neuronaler Netze ausgelegt werden soll („neuromorph“) und daher deutlich effizienter sein wird als beispielsweise herkömmliche General Processing Units (GPUs). Der Lehrstuhl für medizinische Informationstechnik bearbeitet die Anwendung dieser neuartigen Strukturen im Bereich der Kamera- und deep learning-basierten Diagnostik.
PMA-cECG
Förderer: DFG
Zeitraum: 07/2023 - 06/2026
Das Projekt widmet sich der Modellierung und Entfernung physiologischer Bewegungsartefakte im kapazitiven EKG zur Verbesserung der Signalqualität und der diagnostischen Aussagekraft.
RelaxEIT
Förderer: DFG
Zeitraum: 10/2023 - 09/2026
Ziel des Forschungsvorhabens ist es, theoretische und praktische Grundlagen für EIT-Messungen im Zeitbereich zu schaffen und damit das Einsatzspektrum der EIT durch die Vorteile der Zeitbereichsmessung erheblich zu erweitern.
Smart Walker
Förderer: BMWK (ZIM)
Zeitraum: 01/2025 - 06/2027
Im Rahmen dieses ZIM-Projektes ist es das Ziel, einen funktionalisierten Rollator zu entwickeln, der in diesem Marktsegment zu einem Innovationssprung führt. Mit Hilfe von Sensoren werden nutzungsbegleitend Vitalparameter erfasst und Bewegungsmuster analysiert. Auf Basis dieser Daten wird automatisiert die Antriebsleistung an den Unterstützungsbedarf angepasst. Mit diesem Lösungsansatz wird ein adaptives Biofeedbacksystem adressiert, das dabei unterstützt, den Mobilitätsradius der Nutzenden zu erhalten und schrittweise zu erweitern. Auf diese Weise wird der Grad an Selbstständigkeit und gesellschaftlicher Teilhabe erhöht.
SmartPPGI
Förderer: BMWK (ZIM)
Zeitraum: 01/2023 - 06/2025
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines nicht-invasiven Überwachungssystems für arterielles und venöses Blut zur Abschätzung des Sauerstoffverbrauchs und zur weiteren Erkennung von venösen Kreislaufkrankheiten. Dazu wird die Photoplethysmographie (PPG) eingesetzt, eine Technik, bei der die Haut mit zwei spezifischen Wellenlängen beleuchtet wird, um die Absorptionseigenschaften von sauerstoffreichem und sauerstoffarmem Hämoglobin zu unterscheiden. Die PPG wird mit kontaktbasierten Sensoren und Videobildern von einer handelsüblichen Webcam durchgeführt und ermöglicht eine räumlich aufgelöste Analyse der Blutdynamik.
Überwachung von Blutdruckschwankungen durch unauffällige Sensorik
Förderer: Daimler und Benz Stiftung
Blutdruckschwankungen und insbesondere Bluthochdruck können schwerwiegende gesundheitliche Folgen haben, bleiben aber oft unentdeckt. In diesem Projekt wird eine unauffällige, in das Patientenbett integrierte Sensorik zur kontinuierlichen Überwachung des Blutdrucktrends ohne die Zuhilfenahme der üblichen Manschette (Sphygmomanometer) entwickelt. Durch die Kombination multimodaler, innovativer und nicht-bemerkbarer Messmethoden werden Parameter erhoben, die einen Rückschluss auf die Entwicklung des Blutdruckes zulassen. Ziel ist eine störungsfreie, patientenfreundliche Überwachung des Blutdrucktrends im klinischen Alltag für eine optimale Bewertung des Patientenzustandes.
