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.
CIMI
Förderer: DFG
Zeitraum: 07/2021 – 03/2026
Cardiac Impedance Measurement for Improved Hemodynamic Monitoring
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 - 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 - 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.
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.
