AG Krüger - Personalisierte Digitale Gesundheit und Telemedizin

Die Arbeitsgruppe beschäftigt sich mit einer Vielzahl von Technologien zur Erfassung von menschlichen Daten, wie beispielsweise Bewegungen und vitalen Parametern. Dabei versuchen wir Methoden zu entwickeln, die unabhängig von der Sensor-Technologie sind, mit der die Daten erfasst werden. Dadurch sind wir in der Lage, Bewegungen zu analysieren, die beispielsweise mit Videokameras, Beschleunigungssensoren (wie sie in Smartphones und Smartwatches eingebaut sind) oder EMG-Sensoren erfasst wurden. Unsere Schwerpunkte liegen auf folgenden Bereichen:

Wearables (tragbare Sensoren): In Zukunft wird es kleinere und leistungsstärkere Sensor-Technologien in Form von Wearables geben. Hier entwickeln wir Hardware, die in der Lage sein soll, bestimmte Parameter robust zu messen, um Krankheitsmuster und Ereignisse wie epileptische Anfälle zuverlässig zu erkennen.

Kontaktloses Messen:  Mithilfe von Daten aus Videokameras, Tiefen- und Wärmebildkameras bestimmen wir Körperhaltungen und Bewegungen. Zudem arbeiten wir an Techniken, um aus diesen Daten Vitalparameter zu ermitteln.

Datenanalyse und Visualisierung: Die gesammelten Daten müssen analysiert werden. Zu diesem Zweck entwickeln wir statistische Methoden, Algorithmen und Software-Tools, die bei diesem Prozess unterstützen. Außerdem arbeiten wir an Methoden, um die Daten und Analysen angemessen für verschiedene Benutzertypen zu visualisieren.

Vernetzung, Datenschutz und Sicherheit: In den oben genannten Bereichen werden eine Vielzahl sensibler Gesundheitsdaten gesammelt. Wir arbeiten an Technologien, die verwendet werden können, um diese Daten zu übertragen und zu verarbeiten, dabei aber den Datenschutz und die Sicherheit der Daten gewährleisten.

Mitarbeiter*innen:

• Dr. rer. nat. Johannes Müllers
• Hannah Greß, M. Sc.

Publikationen (Auswahl):

• An Effective and Efficient Approach for 3D Recovery of Human Motion Capture Data; Hashim Yasin, Saba Ghani, Björn Krüger; In: Sensors (Mar. 2023), 23:7

• An Efficient 3D Human Pose Retrieval and Reconstruction from 2D Image-Based Landmarks; Hashim Yasin und Björn Krüger; In: Sensors (Apr. 2021), 21:7

• Analyzing Spinal Shape Changes During Posture Training Using a Wearable Device; Katharina Stollenwerk, Jonas Müller, André Hinkenjann und Björn Krüger; In: Sensors (Aug. 2019)

• Action observation plus sonification. A novel therapeutic protocol for Parkinson’s patient with freezing of gait; Susanna Mezzarobba, Michele Grassi, Lorella Pellegrini, Mauro Catalan, Björn Krüger, Giovanni Furlanis, Paolo Manganotti und Paolo Bernardis; In: Frontiers in Neurology (Jan. 2018), 8(723)

• Efficient Unsupervised Temporal Segmentation of Motion Data; Björn Krüger, Anna Vögele, Tobias Willig, Angela Yao, Reinhard Klein und Andreas Weber; In: IEEE Transactions on Multimedia (Apr. 2017), 19:4(797-812)

• A Dual-Source Approach for 3D Pose Estimation from a Single Image; Hashim Yasin, Umar Iqbal, Björn Krüger, Andreas Weber und Juergen Gall; In proceedings of IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition 2016 (CVPR)

• Movement sonification: Effects on motor learning beyond rhythmic adjustments; Alfred O. Effenberg, U. Fehse, Gerd Schmitz, Björn Krüger und H. Mechling; In: Frontiers in Neuroscience (Mai 2016), 10:219

• One Small Step for a Man: Estimation of Gender, Age, and Height from Recordings of One Step by a Single Inertial Sensor; Qaiser Riaz, Anna Vögele, Björn Krüger und Andreas Weber In: Sensors (Dez. 2015), 15:12(31999-32019)

• Motion Reconstruction Using Very Few Accelerometers and Ground Contacts; Qaiser Riaz, Tao Guanhong, Björn Krüger und Andreas Weber; In: Graphical Models (Apr. 2015)

• MotionExplorer: Exploratory Search in Human Motion Capture Data Based on Hierarchical Aggregation; Jürgen Bernard, Nils Wilhelm, Björn Krüger, Thorsten May, Tobias Schreck und Jörn Kohlhammer; In: IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics (Dez. 2013)

• Motion Reconstruction Using Sparse Accelerometer Data; Jochen Tautges, Arno Zinke, Björn Krüger, Jan Baumann, Andreas Weber, Thomas Helten, Meinard Müller, Hans-Peter Seidel und Bernd Eberhardt; In: ACM Trans. Graph. (Mai 2011), 30:3(18:1-18:12)

Eine aktuelle Übersicht aller Publikationen und Zitate ist auf Google Scholar verfügbar.

Zur eigenen Website der Arbeitsgruppe.

Drittmittel:

• Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG)

Kooperationspartner/ Forschungsverbünde:

• Institut of Computer Science, Bonn University
• Department of Child and Adolescent Psychiatry and Psychotherapy, University Medical Center Göttingen, Germany (Martin Schulte-Rüther)
• Institute of Exercise Training and Sport Informatics, Cognition- and Sports Games Research, German Sport University Cologne (Stefanie Klatt)
• Institute of Media and Imaging Technology, Faculty of Information, Media and Electrical Engineering, TH Köln (Arnulph Fuhrmann, Jan Salmen)