In der Gruppe Multimodale Brain-Body-Systeme werden Methoden und Technologien zur multimodalen Erfassung, KI-basierten Verarbeitung und Interpretation neurophysiologischer, physiologischer und verhaltensbezogener Daten entwickelt. Dabei verbinden wir Verfahren der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens mit Methoden der digitalen Signalverarbeitung, Statistik und Modellierung. Ziel ist es, neuronale, körperliche und verhaltensbezogene Zustände sowie deren Veränderungen zuverlässig zu erfassen und die dynamischen Wechselwirkungen zwischen Gehirn, Körper und Verhalten besser zu verstehen.

Ein methodischer Schwerpunkt liegt auf der robusten Analyse und Integration komplexer multimodaler Daten. Dazu gehören Signalverarbeitung, Artefakterkennung und -korrektur, Merkmalsextraktion, Datenfusion und KI-basierte Modellierung. Neurophysiologische Mess- und Bildgebungsverfahren sowie Biosignale werden mit Bewegungs- und Aktivitätsdaten sowie Wearable- und appbasierten Daten verknüpft. Auf dieser Grundlage entwickeln wir digitale Biomarker und Ansätze des Digital Phenotyping, um individuelle Zustände, Verläufe und Veränderungen kontinuierlich und kontextbezogen abzubilden.

Ein besonderer Fokus liegt auf der Übertragung dieser Methoden in klinische und alltagsnahe Anwendungskontexte bis hin zur Nutzung im häuslichen Umfeld. Im Mittelpunkt stehen Anwendungen im Bereich Mental Health sowie in Neurologie und Rehabilitation. Die entwickelten Ansätze reichen von digitalem Monitoring und Früherkennung über Prognose und personalisierte Unterstützung bis hin zu adaptiven Neurotechnologien. Dazu zählen unter anderem Brain-Computer Interfaces und Neurofeedback sowie KI-gestützte Systeme zur Unterstützung psychischer, kognitiver und körperlicher Funktionen.