Aktuelle Themenangebote / Thesis Projects
Dear students,please notice our current offers for internships and thesis projects below. Please contact us in case you are interested in one of these research topics.
Liebe Studierende,
bitte beachtet weiter unten unsere aktuellen Themenangebote für Abschlussarbeiten und Praktika. Die Angebote richtet sich vorzugsweise an StudentInnen mit Interessensgebieten im Bereich Computer Vision, Deep Learing und Softwareentwicklung.
LABORATORY for BIOSIGNAL PROCESSING

Forschung & Entwicklung
Im folgenden Abschnitt stellen wir Ihnen die Schwerpunkte unserer Forschungsarbeiten vor und präsentieren einige konkrete Ergebnisse und Anwendungsbeispiele. Lassen Sie sich inspirieren und kontaktieren Sie uns, wenn Sie an weiteren Informationen interessiert sind oder Anwendungsmöglichkeiten in ihrem Bereich sehen.Informationen zu Forschungsprojekten ab 2021 finden Sie hier: https://fing.htwk-leipzig.de/forschung-transfer/computervisionundmaschinelleslernen
Ergebnisse & Anwendungsbeispiele

Mehr zu diesem Anwendungsbeispiel erfahren Sie hier in Kürze. Gern können Sie sich für Fragen auch direkt an uns wenden, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf.
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Im Themenfeld Kamera-basierte Erfassung von Vitalparametern wurde am Laboratory for Biosignal Processing ein System zur kontaktlosen Vitalparametererfassung bei Neugeborenen entwickelt. Teile der Arbeiten wurden im Rahmen des Projektes "Entwicklung eines neuartigen Monitoring-Assistenzsystems für Babybetten" (Förderkennzeichen KF2042007KJ4) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie gefördert. Zielstellung des Projektes war es, die Kamera-basierte Vitalparametermessung im klinischen Umfeld zu realisieren.
Das zu diesem Zweck entwickelte prototypische mobile Messsystem besteht aus einer Industriekamera sowie mehrerer in einem Messkoffer installierter Komponenten wie PC, Display und Tastatur.
Das System wurde im Rahmen einer Freiwilligenstudie eingetzt, um die kontaklose Messung von Vitalparametern mithilfe von Referenzdaten zu evaluieren, die mithilfe eines einfachen SpO2-Sensors bestimmt wurden. Das folgende Bild zeigt die Anbringung eines Referenz-SpO2-Sensors am Fuß eines Säuglings (links) sowie das vollständig aufgebaute Messsystem (rechts).
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Das zu diesem Zweck entwickelte prototypische mobile Messsystem besteht aus einer Industriekamera sowie mehrerer in einem Messkoffer installierter Komponenten wie PC, Display und Tastatur.



In den Themenfeldern Kamera-basierte Erfassung von Vitalparametern und Kamera-basierte Erfassung von Mimik wurde am Laboratory for Biosignal Processing die modulare Software RemotePatientMonitor zur Erfassung & Analyse von Vitalparametern und Mimik aus Kameradaten und Videofilmen entwickelt. Teile der Arbeiten wurden im Rahmen der Projekte "Entwicklung eines neuartigen Monitoring-Assistenzsystems für Babybetten" (Förderkennzeichen KF2042007KJ4) vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie und "Nichtinvasive Erfassung und Analyse von Biosignalen zur unterstützenden Bewertung kritischer Vitalzustände" (13FH032IX5) vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert.
Grundsätzlich handelt es sich beim RemotePatientMonitor um ein C++-Framework, das durch seine modulare Architektur für verschiedene Anwendungen angepasst werden kann. Die Funktionalität umfasst die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Videodaten, inesbondere die Extraktion von Herzfrequenz, Atemfrequenz, Blickrichtung und Action-Units zur Mimikbewertung. Teile der Software basieren auf der Open-Source-Bibliothek OpenFace.
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Grundsätzlich handelt es sich beim RemotePatientMonitor um ein C++-Framework, das durch seine modulare Architektur für verschiedene Anwendungen angepasst werden kann. Die Funktionalität umfasst die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse von Videodaten, inesbondere die Extraktion von Herzfrequenz, Atemfrequenz, Blickrichtung und Action-Units zur Mimikbewertung. Teile der Software basieren auf der Open-Source-Bibliothek OpenFace.


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Im Themenfeld Echtzeitverarbeitung und -Quellenlokalisierung von EEG/MEG-Daten wurde am Laboratory for Biosignal Processing in Zusammenarbeit mit dem Max-Planck-Institut für Kognitions- und Neurowissenschaften in Leipzig im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Projektes "Entwicklung eines Echtzeitsystems zur multimodalen Online-Auswertung neuronaler Aktivität auf Basis hochkanaliger EEG- und MEG-Daten" (NA-Online, Förderkennzeichen 17108X10) eine leistungsfähige, technisch stabile Systemlösung zur Online-Quellenrekonstruktion einschließlich der notwendigen Signalvorverarbeitungsalgorithmen entwickelt. Mit modernsten Parallelverarbeitungstechniken auf Basis von Grafikprozessoren in Verbindung mit effizienten Algorithmen wird so die Analyse der aufgenommenen EEG/MEG-Daten in Echtzeit ermöglicht. Die entwickelte Lösung kann in bestehende EEG- und MEG-Systeme integriert werden.
NA-Online Toolbox: https://github.com/labp/na-online_ow-toolbox
Das Bild zeigt einen Screenshot der NA-Onlne-Toolbox. Die einzelnen Blöcke der Signalverarbeitungskette (rechts oben) können individuell konfiguriert werden (rechts unten). Die vorverarbeiten EEG/MEG-Signale (links oben) können im Sensorraum dargestellt werden (links unten). Nach weiterer Verarbeitung und Mittelung der mehrerer Reizantworten auf den experimentellen Stimulus (Mitte oben) kann eine Quellenrekunstruktion während der Messung durchgeführt und auf der individuellen Gehirnoberfläche dargestellt werden (Mitte unten).
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NA-Online Toolbox: https://github.com/labp/na-online_ow-toolbox

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Einer unserer F&E-Schwerpunkte ist die Entwicklung von Sensorsystemen, in dessen Rahmen wir unter anderem unterschieldliche Sensorik und Sensorsysteme zur Messung von Biosignalen und Vitalparametern entwickeln. Ein Ergebnis dieser Arbeiten ist ein modulares Messsystem zur Erfassung von Biosignalen und Vitalparametern (Biomonitoringsystem).
Das Biomonitoringsystem wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojektes "Neue Methoden zur Echtzeit-Auswertung hochaufgelöster Messungen peripherphysiologischer Daten eines neuartigen modularen Messsystems " (PHYSIDAT, Förderkennzeichen 01EZ1024A) und des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projektes "System zur simultanen Echtzeitmessung peripher-physiologischer Signale" (SEMEPS, Förderkennzeichen KF2180213KJ2) entwickelt. Es basiert auf einer modularen Systemarchitektur, bei der die Messung einzelner Signale in verschiedene Module ausgelagert ist und die Daten per Funkkommunikation an eine Basisstation übertragen werden. Die Basisstation stellt auch die Synchronisation der unterschiedlichen Module sicher.
Mit Hilfe des Systems werden die peripherphysiologischen Signale simultan, in hoher Signalqualität und in Echtzeit erfasst. Das Messsystem ermöglicht dabei sowohl das Monitoring einzelner als auch die parallele Analyse mehrerer Patienten. Die modulare Zusammensetzung gewährleistet verschiedene Kombinationsmöglichkeiten für unterschiedliche Fragestellungen. Darüber hinaus steht das System als erweiterbare Plattform für weitere Einsatzgebiete zur Verfügung. Neben der Basisstation besteht das Biomonitoringsystem aus den im folgenden Bild dargestellten Modulen.
EKG-AF-Modul: Ableitung 12-Kanal-EKG und von 2 Atemkanälen (über Brust- und Bauchgurt); EDA-TEMP-Modul: Ableitung des Hautleitwertes (EDA) und der Hautoberflächentemperatur; EMG-Modul: Ableitung von 2 EMG-Kanälen (elektrisches Muskelaktivität, Elektromyogramm)
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Das Biomonitoringsystem wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung geförderten Verbundprojektes "Neue Methoden zur Echtzeit-Auswertung hochaufgelöster Messungen peripherphysiologischer Daten eines neuartigen modularen Messsystems " (PHYSIDAT, Förderkennzeichen 01EZ1024A) und des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projektes "System zur simultanen Echtzeitmessung peripher-physiologischer Signale" (SEMEPS, Förderkennzeichen KF2180213KJ2) entwickelt. Es basiert auf einer modularen Systemarchitektur, bei der die Messung einzelner Signale in verschiedene Module ausgelagert ist und die Daten per Funkkommunikation an eine Basisstation übertragen werden. Die Basisstation stellt auch die Synchronisation der unterschiedlichen Module sicher.


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Einer unserer F&E-Schwerpunkte ist die Entwicklung von Sensorsystemen, in dessen Rahmen wir unter anderem unterschieldliche Sensorik und Sensorsysteme zur Messung von Biosignalen und Vitalparametern entwickeln. Ein Ergebnis dieser Arbeiten ist ein Messsystem zur Erforschung des Complex-Regional-Pain-Syndrome (CRPS).
CRPS ist eine chronische neurologische Erkrankung, die als Symptome vor allem Durchblutungsstörungen, Ödeme, Hautveränderungen und starke Schmerzen verursacht. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Analyse von Temperaturwerten der rechten und linken Körperhälfte im Vergleich zur Umgebungstemperatur einen Hinweise auf das Vorliegen von CRPS gibt (Krumanova et al., Long-term skin temperature measurements – A practical diagnostic tool in complex regional pain syndrome“, Pain 2008, 140(1), 8-22). Für eine Diagnose müssen diese Temperaturwerte daher mit einem geeigneten Messsystem bestimmt werden.
Am Laboratory for Biosignal Processing wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projektes "System zur simultanen Echtzeitmessung peripher-physiologischer Signale" (SEMEPS, Förderkennzeichen KF2180213KJ2) gemeinsam mit dem Projektparner MRC Systems GmbH ein CRPS-Messsystem entwickelt. Das System besteht aus einer Masterstation und zwei Sensormodulen, mit denen jeweils zwei Temperatursignale abgeleitet werden können. Die Sensormodule werden i.d.R. am linken und rechten Handgelenk angebracht und sollen dabei die üblicherweise äußerst schmerzempfindlichen Patienten so wenig wie möglich belasten. Die anfallenden Daten werden per Funk an die Masterstation und damit an den Analyserechner übertragen.
Das Bild zeigt das CRPS-Sensorsystem (rechts) und die Anbringung des Systems zur Messung der Hautoberflächentemperatur an Zeige- und Ringfinger (links).
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CRPS ist eine chronische neurologische Erkrankung, die als Symptome vor allem Durchblutungsstörungen, Ödeme, Hautveränderungen und starke Schmerzen verursacht. Forschungsergebnisse zeigen, dass die Analyse von Temperaturwerten der rechten und linken Körperhälfte im Vergleich zur Umgebungstemperatur einen Hinweise auf das Vorliegen von CRPS gibt (Krumanova et al., Long-term skin temperature measurements – A practical diagnostic tool in complex regional pain syndrome“, Pain 2008, 140(1), 8-22). Für eine Diagnose müssen diese Temperaturwerte daher mit einem geeigneten Messsystem bestimmt werden.
Am Laboratory for Biosignal Processing wurde im Rahmen des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projektes "System zur simultanen Echtzeitmessung peripher-physiologischer Signale" (SEMEPS, Förderkennzeichen KF2180213KJ2) gemeinsam mit dem Projektparner MRC Systems GmbH ein CRPS-Messsystem entwickelt. Das System besteht aus einer Masterstation und zwei Sensormodulen, mit denen jeweils zwei Temperatursignale abgeleitet werden können. Die Sensormodule werden i.d.R. am linken und rechten Handgelenk angebracht und sollen dabei die üblicherweise äußerst schmerzempfindlichen Patienten so wenig wie möglich belasten. Die anfallenden Daten werden per Funk an die Masterstation und damit an den Analyserechner übertragen.

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