M. Sc. Matthias Diehl
- ESS/ Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Group: Prof. Stork
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Forschungszentrum Informatik (FZI)
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76131 Karlsruhe
Innovative Blutdruckmessung im Gehörgang
Der demographische Wandel resultiert in einer alternden Gesellschaft, in der Bluthochdruck zur Volkskrankheit erwächst. Eine kontinuierliche Überwachung zur gezielten Behandlung ist dabei ambulant kaum möglich. Durch die Entwicklung eines elektronisches Mikrosystem zur permanenten, nicht-invasiven Blutdruckmessung im Ohr soll dies in Zukunft ermöglicht werden. Die Messung erfolgt durch eine aktive Erhöhung des Drucks in einer abgedichteten Luftkammer im äußeren Gehörgang. Ein solches System ermöglicht eine belastungsfreie Langzeitmessung des Blutdrucks und stellt damit einen enormen Fortschritt für die Diagnose und Therapie von Herz-Kreislauf-Erkrankungen dar.
Vernetzte Sensorik
Wearables sind bereits fester Bestandteil unseres täglichen Lebens und erfassen beispielsweise optisch die Herzfrequenz am Handgelenk. Der Fortschritt verfügbarer Sensorik mit hoher Auflösung bei gleichzeitig immer geringerer Leistungsaufnahme schreitet dabei stetig fort. Doch die Sensoren arbeiten dabei meist unabhängig und können erst auf hoher Abstraktionsebene zusammengeführt werden. Dabei könnte durch die exakte Abstimmung unterschiedlicher kabelloser Sensorknoten ein erheblicher Erkenntnisgewinn erreicht werden. Durch beispielsweise eine exakte zeitliche Synchronisierung eines EKG-Gurtes mit einem Pulsmeter am Handgelenk, kann die Pulstransitzeit durch den Körper bestimmt werden, die Aufschluss über den Gefäßzustand gibt. Aus zwei einzelnen Sensoren kann so durch Synchronisierung und Vernetzung ein neuer, zusätzlicher Sensorwert erfasst werden.
Bienen als Biosensor
Die Umwelt verändert sich durch die menschlichen Einflüsse und die konkrete Auswirkung einzelner Maßnahmen auf die Biodiversität ist dabei meist nicht absehbar. Über Bildverarbeit am Bienenstock können wir detailierte Einblicke in das Verhalten von Bestäuberinsekten bekommen. Dadurch kann die Biene als Sensor zur Erschließung der synergetischen Wirkmechanismen von Landwirtschaft und Bestäuberinsekten eingesetzt werden. Mithilfe verschiedener Algorithmik zur Merkmalsextrakion auf Basis lokal, multisensoriell erhobenen Rohdaten wird eine Mustererkennung durch KI- Methoden in unterschiedlichen Machbarkeitsstudien entwickelt und trainiert.