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Modellbasierte Entscheidungsfindung durch Verknüpfung mathematischer Lungenmodelle mit Elektrischer lmpedanztomografie

Die moderne Medizin ist ohne technische Unterstützung für Management, Diagnose und Therapie nicht denkbar, jedoch zunehmend kompliziert, teuer und fehlerträchtig. Die Automatisierung von Geräten zur individuell angepassten optimalen Therapie verspricht qualitative Verbesserungen und eine Kostenreduktion z.B. durch kürzere Behandlungszeiten. Dabei müssen alle Formen von Wissen über physiologische Vorgänge, empirische Erkenntnisse und die Einbettung medizinischer Prozeduren in klinische Abläufe berücksichtigt werden.

In den letzten Jahren wurden bereits Auswirkungen der modellbasierten Individualisierung auf die Qualität von Patiententherapie nachgewiesen. Darauf aufbauend werden im Projekt nun erstmals bildgebende Verfahren, insbesondere die elektrische Impedanztomografie (EIT), mit Modellsystemen zu intelligenten Ratgebern kombiniert. Dies ist ein bedeutender Schritt in Richtung einer automatisierten Beatmungstherapie. MOVE verfolgt zwei Ziele:

  • wie kann durch Modellwissen die Rekonstruktion von EIT-Bildern verbessert werden und
  • wie kann EIT-Bildgebung genutzt werden, um bessere, identifizierbare Modelle für die Entscheidungsunterstützung am Krankenbett zu entwickeln.

Die kombinierte Expertise der Projektpartner wird es den Doktoranden erlauben, die Probleme sukzessive einer wissenschaftlichen Lösung zuzuführen und als Innovationen den industriellen Partnern zur Verwertung vorzustellen.

Projektpartner

Hochschule Furtwangen

Förderung

Das Vorhaben wird im Rahmen des Förderprogramms Forschung an Fachhochschulen in der Förderlinie IngenieurNachwuchs vom Bundesministerium für Bildung und Forschung gefördert, FKZ 13FH628IX6.

MOVE (I20402-1)
MOVE (I20402-2)
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