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Steckbrief

ProjektpartnerBESA München, Epilepsiezentrum des Universitätsklinikums in Erlangen
ForschungsteamProf. Dr. Christian Uhl (Projektleitung), Dr. Bastian Seifert (wissenschaftlicher Mitarbeiter, promoviert an Universität Würzburg), Dennis Adamski (Master of Applied Research in Engineering Sciences)
FinanzierungBayerische Forschungsstiftung
Zeitraum33 Monate

Worum geht es?

Einen drohenden epileptischen Anfall frühzeitig zu erkennen ist heute immer noch schwer – trotz aller Fortschritte in der medizinischen Diagnostik. Prof. Dr. Christian Uhl widmet sich in seinem Projekt NilpherD dieser Herausforderung. Der Projektname steht für die Entwicklung von Methoden zur nicht-linearen physiologischen Modellierung epileptischer Discharges. Prof. Dr. Uhl analysiert mit seinem Forschungsteam komplexe Hirnstromdaten, die während eines epileptischen Anfalls auftreten.

Ansprechpartner

Prof. Dr. Christian Uhl studierte angewandte Theoretische Physik an der Universität Stuttgart und der University of Oregon (USA). Nach seiner Promotion arbeitete er in seinem Spezialgebiet, der Signalverarbeitung für das Max-Planck-Institut in Leipzig und die Philips GmbH in Aachen. An der Hochschule Ansbach hat Prof. Dr. Uhl den Studiengang Biomedizinische Technik (BMT) mit aufgebaut. Zudem leitet er das Technologie-Transferzentrum für den Mittelstand (TZM) interner Link TZM sowie das Kompetenzzentrum Center for Signal Analysis of Complex Systems (CCS) interner Link CCS

Kontaktdaten: christian.uhl@hs-ansbach.de

Fragen an Prof. Dr. Christian Uhl

Was ist das Ziel Ihres Projektes?
„Wir wollen EEG-Daten vereinfachen, um sie in einem berechenbaren Modell analysieren zu können. Anhand dieser Ergebnisse möchten wir epileptische Anfälle frühzeitig erkennen und langfristig in Zusammenarbeit mit Firmen einen Hirnschrittmacher entwickeln. Dieser könnte u.U. künftig verhindern, dass ein epileptischer Anfall ausbricht.“

Wie ist Ihre Vorgehensweise?
„Wir haben die Hirnstromdaten, die vor und während eines epileptischen Anfalls auftreten, vom Epilepsiezentrum der Universitätsklinik in Erlangen erhalten. Zu diesen Daten haben wir Algorithmen entwickelt und so 25-dimensionale Signale von EEG-Daten vereinfacht. Aus den Algorithmen haben wir dann ein mathematisches dreidimensionales Modell kreiert, um zu analysieren, was während des Epilepsieanfalls im Gehirn passiert.“

Was ist das Innovative an Ihrem Projekt?
„Das Besondere am Projekt NilpherD ist die Idee, hochdimensionale Signale durch etwas Niederdimensionales zu beschreiben. Unsere Nische dabei ist die Methodik. Wir folgen bei unseren Berechnungen der Theorie der dynamischen Systeme. Dabei versuchen wir die EEG-Daten durch Differentialgleichungen zu vereinfachen. Wohingegen die meisten Forscher in diesem Fachbereich statistische Verfahren anwenden, um die Signale zu interpretieren.“

Inwiefern profitierten die Kooperationspartner von dem Projekt?
„Die Firma BESA ist als EEG-Software-Experte stets interessiert an neuen Algorithmen und Berechnungsmöglichkeiten. Dadurch erhoffen sie sich einen potentiellen Wettbewerbsvorteil, um neue Produkte zu entwickeln. Die Universitätsklinik Erlangen erhält durch unsere Analyse neue, interessante Möglichkeiten, um die EEG-Signale während eines epileptischen Anfalls zu interpretieren. Zudem helfen unsere Algorithmen diese Signalerkennung in Zukunft zu automatisieren.“

Wie profitiert die Hochschule Ansbach von dem Projekt?
„Wir an der Hochschule erhalten durch die enge Zusammenarbeit mit unseren Partnern einen tiefen Einblick in die aktuellen Fragestellungen und Herausforderungen auf dem EEG-Markt. So versorgen wir unsere APR-Masterstudierenden (Master of Applied Research in Engineering Sciences) mit innovativen Themen und können die Lehrveranstaltungen anwendungsorientierter gestalten. Die Studierenden selbst haben die Möglichkeit sich durch Konferenzen und eigene Veröffentlichungen in der Branche bekannt zu machen.“

Welche besondere Fachkompetenz bringt Ihr Forschungsteam mit?
„Mein Mitarbeiter Bastian Seifert besitzt als erfahrener Mathematiker die Fähigkeit komplexe Systeme zu abstrahieren. Dies hat uns sehr geholfen die hochdimensionalen Hirnstromdaten zu vereinfachen. Ich habe als Physiker bereits in meiner Doktorarbeit EEG-Daten analysiert. Zudem habe ich mich im Spracherkennungslabor von Philips intensiv mit der Signalverarbeitung auseinandergesetzt. Im Projekt NilpherD kann ich meine Vorkenntnisse aus den beiden Bereichen perfekt kombinieren und anwenden.“

Das Interview führte Benno Krieger.