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Forschungsprojekte

 
 

Aktuelle Forschungsprojekte

Hier ein kleiner Überblick über die Forschungsprojekte, an denen wir derzeit arbeiten.


Human Motion Recognition 

  • Ausschließlich mit mobilen Geräten 
  • Detaillierte Bewegungsanalyse einzelner Körperbewegungen
  • Visualisierung von problematischen Bewegungsmustern
  • z. B. Ataxie, Physiotherapie, Golf, uvm.  

Data Science & KI 

  • Erkennung von Anomalien in Biosignalen (EKG)
  • Representational Learning
  • Fokus auf Daten mobiler Geräte
  • Representational Federated Learning

Mobility & Social Interactions 

  • Gesunde und integrative Navigation
  • Routenberechnung maßgeschneidert auf persönliche gesundheitliche Bedürfnisse
  • Vermeidung von überfülltem Nahverkehr insbesondere bei Pandemien

VR ADHS Diagnostik 

  • Simulierung einer dreidimensionalen, immersiven und interaktiven Umgebung
  • Messung von ADHS-spezifischen Auffälligkeiten
  • Bewertung der Aufmerksamkeitsleistung bzw. der Ablenkbarkeit von Patienten
  • Erhebung von Eye-Tracking und EEG-Daten

Studienumfragetool

  • Für mobile Plattformen als auch als Webanwendung verfügbar
  • Anmeldung per ausgegebenem QR-Code (Studienteilnehmer-Pseudonym)
  • Einfache und intuitive Bedienung; mehrsprachig verfügbar
  • Spricht REDCap Schnittstelle an 
  • Umfragespezifische Anweisungen 
  • Datenvalidierung erfolgt bereits in der App

iBehave IP8 & IP9

  • Erkennung von Frontotemporaler Demenz (FTD) mittels Smart Devices
  • Einsatz medialer Stimuli
  • Emotionserkennung und Analyse durch Face Tracking

Erkennung von Neurodegenerative Erkrankungen mit Smart Devices

  • Entwicklung von einer Smartphone App welche mittels einer Vielzahl an Sensoren Trendänderungen des Verhaltens aufzeichnet.
  • Einsetzung (geplant) in der Gerontopsychiatrie an Patienten mit  diagnostizierter Erkrankung
  • Datenschutz ist ein essenzieller Bestandteil der Forschungsfrage

Electronic 9-Hole-Peg-Test

  • Etablierter Test für Geschicklichkeit, Handkraft und Kognition
  • Überwacht den Verlauf von neurodegenerativen Erkrankungen wie Parkinson oder MS
  • Erhöhung der Genauigkeit und Identifikation spezifischer Symptome durch elektronische Sensoren  

AutoAAT

  • Ziel: Entwicklung eines automatischen KI-basierten Auswertungssystems für aphasische Spontansprache 
  • unterstützendes System bei der Durchführung des Aachener Aphasie Tests 

Trust'N'Share

  • Anreizmechanismen für Datenspender
  • Teilen medizinischer Daten für weitere Studien über die Blockchain-Technologie
  • z.B. für das Teilen von Standort- und Gesundheitsdaten von einer Navigations-App
 
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