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Öffentlich geförderte Drittmittelprojekte

BEATE

Förderer: BMWE (ZIM)

Zeitraum: 06/2026 - 11/2028

Beatmungsgerät zur Einsatzunterstützung in Akut- und Transporteinsätzen - Entwickelt wird ein innovatives Intensiv-Beatmungsgerät für den mobilen Einsatz in ressourcenlimitierten Szenarien wie Katastrophenschutz oder ländlicher Versorgung. BEATE verzichtet vollständig auf Hochdruck-Sauerstoff und nutzt stattdessen Umgebungsluft und Low Pressure Oxygen (LPO). Es wird eine neuartige pneumatische Topologie entwickelt, die einen Sauerstoff-Konzentrator, eine Dosierkammer und einen dynamischen Blower kombiniert. BEATE wird an Rettungsdienste, Katastrophenschutzorganisationen, mobile Intensivstationen sowie Krankenhäuser und Hilfsorganisationen vertrieben.

BiMobil

Förderer: BMWE (ZIM)

Zeitraum: 05/2026 - 12/2028

Bei einer dauerhaft angewinkelten und eingeengten Position der Unterschenkel sowie Flüssigkeitsmangel kann eine durch Blutverdickung verursachte Thrombose entstehen.  Entwickelt wird eine flexible Multisensorstulpe zur Erkennung eines erhöhten Thromboserisikos sowie Mobilitätsaktivierung bei Bewegungsmangel. Zielmarkt ist die Geriatrie sowie weitere Szenarien, die mit Bewegungsmangel verbunden sind (sitzende Tätigkeiten, Post-OP-Bereich, etc.). Eine perspektivische Zulassung als Hilfsmittel wird angestrebt.

BSN for Neurodegeneration

Förderer: Bosch-Forschungsstiftung

Zeitraum: 02/2026 - 01/2030

Das Projekt geht davon aus, dass frühe Neurodegeneration primär als Störung neuronaler Kontrollsysteme auftritt und nicht als isoliertes kognitives oder motorisches Defizit. Diese subtilen, dynamischen Veränderungen beeinflussen die Koordination, Variabilität und Anpassungsfähigkeit mehrerer Körpersysteme und sind mit klassischen Tests schwer erfassbar. Durch eine kontinuierliche, longitudinale Erfassung von Bewegung und Vitalparametern mittels sogenannter Body Sensor Networks soll die biomechanische Bewegungsanalyse für die Früherkennung nutzbar gemacht werden.

CARE-BP

Förderer: Daimler und Benz Stiftung

Zeitraum: 03/2025 - 02/2027

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.

GluCoSAH

Förderer: DFG

Zeitraum: 10/2025 - 09/2028

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 - 01/2028

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 - 09/2027

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 - 12/2026

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.

RUMPS

Förderer: DFG

Zeitraum: 07/2026 - 06/2029

Reliable Unobtrusive Monitoring in Private Spaces - Kardiovaskuläre Erkrankungen sind weiterhin eine der häufigsten Ursachen für den vorzeitigen Tod. Daher ist das kontinuierliche und nicht-störende Monitoring der Vitalsignale, wie Herzfrequenz und Atemfrequenz, im privaten Raum wünschenswert, weil dadurch solche Erkrankungen frühzeitig entdeckt werden können, während die Arbeitslast in Krankenhäusern und Arztpraxen verringert wird. In diesem Projekt wird grundlegendes Wissen über die intrinsische Kopplung von Herz und Lunge sowie die extrinsische Kopplung des Körper-Sensor-Interfaces mit dem Ziel der Entwicklung von Modellen, die Sensorfusionsalgorithmen unterstützen, erforscht.

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.

ThermoGuard

Förderer: BMWE (ZIM)

Zeitraum: 08/2025 - 01/2028

Entwicklung und Implementierung einer kamerabasierten Temperaturmessung mithilfe eines Neonatensimulators; zum Einsatz in einem Inkubator mit datengetriebener, IR-basierter Wärmeregelung zur Optimierung des Comfort-Care Frühgeborener mittels Substitution von kontaktbehafteter Vitaldatensensorik.

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