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Pilotphase Nationales Leistungszentrum - Low-Power-Elektronik für Sport- und Fitnessanwendungen

Im Rahmen einer Forschungskooperation mit dem Fraunhofer IIS und IISB sowie regionalen Unternehmen soll dieses Projekt die Pilotphase des Nationalen Leistungszentrum (NLZ) für Elektroniksysteme im Hinblick auf Low-Power-Elektronik für Sport und Fitnessanwendungen unterstützen. Mit Hilfe neu entwickelter sowie existierender körpernaher und tragbarer Sensortechnik sollen verschiedene Biosignale von Sportlern oder klinischen Probanden unter realen Bedingungen erfasst und ausgewertet werden. Ziel in diesem Teilbereich ist beispielsweise die Entwicklung und Validierung von (eingebetteten) Vitalparameter-Analyseverfahren mit Methoden der Mustererkennung. Dies soll sowohl die Entwicklung der Sensortechnik verbessern, als auch umfangreiche personen- oder mannschaftsbezogene statistische Auswertungen ermöglichen, mit dem Ziel, die Leistungsfähigkeit der Sportler zu optimieren und das Verletzungsrisiko zu minimieren.
Projektleitung:
Prof. Dr. Björn Eskofier

Beteiligte:
Dr.-Ing. Stefan Gradl, Dr.-Ing. Stephan Otto, Prof. Dr. Dr. Matthias Lochmann, Dr.-Ing. Heike Leutheuser, Dipl.-Ing. Nicolas Witt

Stichwörter:
Sportinformatik; Mustererkennung; Sportdatenanalyse; Tragbare Sensoren; Eingebettete Klassifikation; Vitalparameter; EKG-Analyse; Bewegungsmedizin; Erkennung von Herzkrankheiten

Laufzeit: 1.2.2015 - 1.2.2017

Förderer:
Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie

Publikationen
Leutheuser, Heike ; Tobola, Andreas ; Anneken, Lars ; Gradl, Stefan ; Arnold, Martin ; Lang, Nadine ; Achenbach, Stephan ; Eskofier, Björn: Arrhythmia classification using RR intervals: Improvement with sinusoidal regression feature. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers (Hrsg.) : Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN), 2015 IEEE 12th International Conference on (12th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN) Cambridge, USA June, 9-12). 2015, S. n/a.
Lang, Nadine ; Brischwein, Matthias ; Haßlmeyer, Erik ; Tantinger, Daniel ; Feilner, Sven ; Heinrich, Axel ; Leutheuser, Heike ; Gradl, Stefan ; Weigand, Christian ; Eskofier, Björn ; Struck, Matthias: Filter and Processing Method to Improve R-Peak Detection for ECG Data with Motion Artefacts from Wearable Systems. In: Murray, A. (Hrsg.) : Computing in Cardiology 2015 (Computing in Cardiology Nice, France September 6-9, 2015). 2015, S. 917-920.
Tantinger, Daniel ; Zrenner, Markus ; Lang, Nadine ; Leutheuser, Heike ; Eskofier, Björn ; Weigand, Christian ; Struck, Matthias: Human Authentication Implemented for Mobile Applications Based on ECG-Data Acquired from Sensorized Garments. In: Murray, A. (Hrsg.) : Computing in Cardiology 2015 (Computing in Cardiology Nice, France September 6-9, 2015). 2015, S. 417-420.
Tobola, Andreas ; Streit, Franz ; Espig, Chris ; Korpok, Oliver ; Leutheuser, Heike ; Sauter, Christian ; Lang, Nadine ; Schmitz, Bjoern ; Hofmann, Christian ; Struck, Matthias ; Weigand, Christian ; Eskofier, Björn ; Fischer, Georg: Sampling rate impact on energy consumption of biomedical signal processing systems. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers (Hrsg.) : Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN), 2015 IEEE 12th International Conference on (12th International Conference on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN) Cambridge, USA June, 9-12). 2015, S. n/a.
Tobola, Andreas ; Espig, Chris ; Streit, Franz J. ; Korpok, Oliver ; Leutheuser, Heike ; Schmitz, Bjoern ; Hofmann, Christian ; Struck, Matthias ; Weigand, Christian ; Eskofier, Björn ; Fischer, Georg: Scalable ECG Hardware and Algorithms for Extended Runtime of Wearable Sensors. In: Institute of Electrical and Electronics Engineers (Hrsg.) : 2015 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA Torino, Italy May, 7-9). 2015, S. 255-260. - ISBN 978-1-4799-6476-5
Gradl, Stefan ; Leutheuser, Heike ; Elgendi, Mohamed ; Lang, Nadine ; Eskofier, Björn: Temporal correction of detected R-peaks in ECG signals: A crucial step to improve QRS detection algorithms. In: IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (Hrsg.) : Proceedings of the 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Milan, Italy August, 25-29). 2015, S. 522-525.
Mullan, Patrick ; Kanzler, Christoph M. ; Lorch, Benedikt ; Schroeder, Lea ; Winkler, Ludwig ; Laich, Larissa ; Riedel, Frederik ; Richer, Robert ; Luckner, Christoph ; Leutheuser, Heike ; Eskofier, Björn ; Pasluosta, Cristian: Unobtrusive Heart Rate Estimation during Physical Exercise using Photoplethysmographic and Acceleration Data. In: IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (Hrsg.) : Proceedings of the 37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (37th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society Milan, Italy August, 25-29). 2015, S. 6114-6117.
Leutheuser, Heike ; Gottschalk, Tristan ; Anneken, Lars ; Struck, Matthias ; Heuberger, Albert ; Arnold, Martin ; Achenbach, Stephan ; Eskofier, Björn: Automatic ECG Arrhythmia Detection in Real-Time on Android-based Mobile Devices. In: Daniel Novák (Hrsg.) : Proceedings of International Conference on Mobile and Information Technologies in Medicine and Health (MobileMed 2014 Czech Technical University, Prague November 20-21, 2014). 2014, S. n/a. - ISBN 978-80-01-05637-0
Tobola, Andreas ; Korpok, Oliver ; Leutheuser, Heike ; Schmitz, Bjoern ; Hofmann, Christian ; Struck, Matthias ; Weigand, Christian ; Eskofier, Björn ; Heuberger, Albert ; Fischer, Georg: System Design Impacts on Battery Runtime of Wearable Medical Sensors. In: Daniel Novák (Hrsg.) : Proceedings of International Conference on Mobile and Information Technologies in Medicine and Health (MobileMed 2014 Czech Technical University, Prague November 20-21, 2014). 2014, S. n/a. - ISBN 978-80-01-05637-0

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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