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Forschung
In der Abteilung werden die Technologien der Automatisierungs- und Messtechnik, die ursprünglich für industrielle Anwendungen entwickelt wurden, auf neue Einsatzgebiete in der Medizin übertragen und neue Ansätze für die Assistenz des Arztes durch technische Systeme entwickelt. Das individuelle Modell des zu behandelnden Patienten und Modelle der Behandlungsabläufe sind dabei die Grundlage für eine Teilautomatisierung und damit Steigerung der Effizienz der Behandlung.
Forschungsthemen
Die Forschungsarbeiten der Abteilung lassen sich zurzeit in drei Schwerpunkte untergliedern:
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| Robotische Assistenzsysteme | Ernährung und Funktionalität im Alter |
In der Gruppe Robotische Assistenzsysteme werden intelligente, raumbasierte Lösungen entwickelt, die unter Nutzung von mechatronischen Systemen Unterstützung für die kooperative Bewältigung von alltäglichen Situationen durch eine enge Mensch-Roboter-Interaktion bieten. Hierbei muss zunächst der Unterstützungsbedarf als auch der situative Kontext identifiziert werden. Basierend darauf wird angestrebt, zielgerichtete, intuitiv steuerbare und dabei erwartungskonforme Unterstützungsaktionen zum richtigen Zeitpunkt am richtigen Ort anzubieten. Die technischen Herausforderungen liegen in der Situations-/ und Umgebungs-erfassung, Aktivitätserkennung und der Ableitung von Kooperationsstrategien bis hin zur Bewegungs- und Trajektorienplanung. | Besonders für ältere und hochaltrige Menschen stellen die Erfassung und die Beurteilung des Ernährungszustandes und der körperlichen Funktionalität wichtige Komponenten in der Ernährungs- und Physiotherapie dar. Altersrelevante Probleme des Ernährungszustandes wie Mangelernährung oder Adipositas sowie die Veränderung der Körperzusammensetzung beeinflussen die physische Leistungsfähigkeit maßgeblich. In diesem Kontext wird in einem kontinuierlichen Prozess der Bedarf von Technik zur Erfassung des Ernährungszustandes, der Körperzusammensetzung sowie der körperlichen Funktionalität identifiziert, im Anschluss getestet und evaluiert und ggf. im Bereich der Diagnostik von Risiken als auch im Bereich der Therapie eingesetzt. |
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| Multimodale Brain-Body-Systeme | |
In der Gruppe Multimodale Brain-Body-Systeme werden KI-basierte Methoden und Technologien zur Erfassung, Verarbeitung und Interpretation neurophysiologischer, physiologischer und verhaltensbezogener Daten entwickelt. Ziel ist es, das Zusammenspiel von Gehirn, Körper und Verhalten abzubilden und relevante Zustände sowie deren Veränderungen zuverlässig zu charakterisieren. Hierzu werden Verfahren der künstlichen Intelligenz mit Methoden der digitalen Signalverarbeitung kombiniert und unterschiedliche Datenquellen wie neurophysiologische Bildgebung, Biosignale, Bewegungs- und Aktivitätsdaten sowie Wearable- und appbasierte Daten integriert. Schwerpunkte liegen auf robuster Signalverarbeitung, multimodaler Datenfusion und Digitaler Phänotypisierung. Die entwickelten Ansätze werden insbesondere für Anwendungen in Mental Health, Neurologie und Rehabilitation eingesetzt. Sie reichen von Monitoring und Früherkennung bis hin zu adaptiven neurotechnologischen Verfahren wie Brain-Computer Interfaces und Neurofeedback zur Unterstützung psychischer, kognitiver und körperlicher Funktionen. |