Das microLab-Team arbeitet an spannenden Projekten zu Themen wie Bewegung, Medizin, Sport usw. Drei neue Projekte werden kurz vorgestellt:
Semi-invasives 3D Mapping System für Herzrhythmusstörungen
(Neues Grundlagen-Forschungsprojekt, Schweizerischer Nationalfonds, SNF)
Herzrhythmusstörungen (Arrhythmien) sind häufig und können eine unmittelbare Gefahr für Patienten darstellen. Früherkennung und Prävention von unerwünschten Arrhythmien sind daher von entscheidender Bedeutung. Im SNF-Projekt werden Grundlagen für ein neuartiges EKG- Diagnoseverfahren erforscht. Zudem werden Sensoren, Signalverarbeitungs- und Hardware-Algorithmen zur Herstellung entsprechender EKG-Katheter inklusive Software-Diagnose Hilfs-Tools entwickelt, die unsere Partner am Inselspital in klinischen Studien verifizieren werden.
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Mess- und Informationssystem für Monitoring in der Fussball-Ausbildung
(KTI-Forschungsprojekt mit BASPO/EHSM und dem BFH start-up Aximao AG)
Zur Unterstützung der Ausbildner werden aus Messdaten von tragbaren Mini-Sensorknoten an Spielern Schlüsselindikatoren für spielrelevante Informationen im Fussballsport erzeugt. Die Sensorknoten können sowohl von Einzelspielern in ihren individuellen Übungen, als auch von ganzen Teams, unter Einbezug einer automatischen Lokalisierung der einzelnen Spieler, im Konditionstraining und zur taktischen Schulung genutzt werden. Erfahren Sie mehr
Eye-Tracking im Sport
Sport-Outdoor-Brille mit fünf integrierten FPGAs (Field Programmable Gate Array) für high-speed Eye-Tracking Hardware-Algorithmen. Die Analyse des Blickverhaltens rückte in den letzten Jahren zunehmend ins sportwissenschaftliche Interesse. Bis jetzt verhindert jedoch das Fehlen einer geeigneten Messtechnik den breiten Einsatz in der Sportpraxis. Zusammen mit dem Institut für Sportwissenschaft ISPW der Universität Bern wird daher ein sporttauglicher Eye-Tracker entwickelt. Höchste Anforderungen stellt dabei vor allem der hohe Miniaturisierungsgrad, denn in der Brille sind für die Auswertung der Front-Kamera und der 4-Augen-Kameras total fünf FPGAs mit entsprechenden Hardware-Algorithmen für das Eye-Tracking implementiert. Erfahren Sie mehr |
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