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ZIT - Schlaganfall

Im Rahmen des Projektes wird ein System bestehend aus Hard- und Software entwickelt, das zur schnellen Analyse von Langzeit-EEG-Aufnahmen bei SchlaganfallpatientInnen eingesetzt werden soll. Unsere Ergebnisse werden erstmals eine kontinuierliche EEG-Überwachung der Gehirnfunktion bei SchlaganfallpatientInnen mit vertretbarem Ressourcenaufwand ermöglichen und die Qualität der Diagnose in diesem Anwendungsfeld entscheidend verbessern.


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DeNeCoR - Devices for NeuroControl and NeuroRehabilitation

The project addresses the diagnosis and treatment of neurological diseases which will have an increased incidence due to the aging society. DeNeCoR will develop, test and demonstrate neuro devices, systems and methods for a diverse set of diagnostic and treatment modalities.

Start: June 1st, 2013


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EpiMon

Aktuellen Studien zufolge erleiden bis zu 18% aller PatientInnen mit schweren Hirnerkrankungen auf Intensiv- bzw. Überwachungsstationen unerkannte nicht-konvulsive epileptische Anfälle bzw. Status epileptici, die zu einer signifikant erhöhten Mortalität bzw. bleibenden neurologischen Behinderungen führen. Sie sind klinisch nicht fassbar und können zuverlässig ausschließlich durch Langzeitableitungen des EEGs (cEEG) erkannt werden. cEEGs stehen bei dieser PatientInnengruppe in der klinischen Praxis jedoch nur in Ausnahmefällen zur Verfügung. Der Grund hierfür ist vor allem die zeitlich aufwändige visuelle Analyse der sehr großen Mengen an EEG-Signalen, die zudem die Expertise eines in der EEG-Analyse erfahrenen Arztes erfordert. Die mangelnde EEG-Überwachung dieser PatientInnen stellt somit ein klinisch relevantes weitgehend ungelöstes Problem dar. Eine computergestützte, kontinuierliche automatische Auswertung der EEG-Signale kann hier einen wesentlichen Beitrag liefern und so u. A. die automatische Alarmierung bei einem epileptischen Anfall ermöglichen. Aufbauend auf den hochzuverlässigen Algorithmen zur Erkennung epileptischer Anfälle bei PatientInnen in der prä-chirurgischen Abklärung soll nun das Problem der Anfallserkennung bei PatientInnen mit schweren Hirnerkrankungen gelöst werden. In dem Projekt werden neue mathematische Methoden zur Erkennung nicht-konvulsiver epileptischer Anfälle in EEG-Signalen dieser PatientInnen entwickelt werden sowie Korrelationen zwischen dem EEG-Signal und anderen physiologischen Parametern wie Herzfrequenz, Blutdruck, pO2 oder Hirndruck untersucht werden.


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HIGH-throughput production of functional 3D images of the brain

HIGH PROFILE aims to “establish an overall system approach for healthcare, based on an integrated system concept of seamless integration of interoperable components”. HIGH PROFILE addresses this explicitly in the field of Advanced Imaging Systems. The project will elevate the state-of-the-art by integrating imaging equipment for neurological diagnostics to support improved diagnosis.

http://www.highprofile-project.eu/


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Central Nervous System Imaging - advances of 3D imaging techniques (EEG, fMRI, PET)

This three-year ENIAC (European Nanoelectronics Initiative Advisory Council) project aims to achieve substantial advances in state-of-the-art medical 3D-imaging platforms by focusing on the diagnosis and therapy of serious diseases of the central nervous system and brain. Key medical-imaging technologies will be significantly enhanced by means of major improvements in sensors, equipment and computing platforms to boost early diagnostics and prevention capability while reducing total equipment costs.

http://www.eniac-csi.org/CSI/


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ZIT - Spikedetection

Im Rahmen des beantragten Projektes soll ein neues Verfahren entwickelt werden, Spikes in EEG-Daten von EpilepsiepatientInnen sicher zu erkennen. Epilepsie ist eine der häufigsten neurologischen Erkrankungen. Etwa ein Prozent der Weltbevölkerung leidet unter dieser Krankheit, alleine in Österreich etwa 80.000 Menschen. Spikes sind charakteristische Muster im Gehirnsignal eines/r Epileptikers/in. Es soll ein neues Verfahren entwickelt werden, das die Spikehäufigkeit sowie die Morphologie der Spikes automatisch aus den Gehirnsignalen ermittelt.


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