Christian-Albrechts-Universität zu Kiel

Die IEEE Brain Initiative vergibt den Award für den zweiten Platz an die Team University of Kiel bei der IEEE Brain Data Bank Challenge, durchgeführt in Zusammenarbeit mit der IEEE Sensors Conference 2019. Das interdisziplinäre Forscherteam der Universität Kiel, bestehend aus Matthias Schneider, Maria Avitha Francis, Hendrik Lehmann, Igor Barg und Andreas Bahr, präsentierte ein innovatives Projekt zur Erkennung epileptischer Anfälle mit neuronalen Netzen für medizinische Implantate.

Ein epileptischer Anfall ist eine abnormale Aktivität des Gehirns, die durch eine schnelle Entladung großer Gruppen von Neuronen verursacht wird. Die Idee des Projektes ist es, einen Anfall frühzeitig zu Erkennen und durch die lokale Freisetzung von Medikamenten zu behandeln. Ein medizinisches Implantat soll zukünftig die biologischen Signale erfassen, die dann mit Hilfe eines Convolutional Neural Netzwerks (CNN) ausgewertet werden. Im Falle eines Anfalls wird eine elektrochemische Pumpe aktiviert, die für lokale Medikamentation sorgt. Das CNN wird offline mit ca. 40 - 50 Stunden EEG-Daten (Elektroenzephalogramm) trainiert und auf einem Low-Power-Mikrocontroller implementiert, der in das medizinische Implantat passt. Eine mögliche Implementierung eines solchen Netzwerks auf einem RISC-V-Mikroprozessor wird ebenfalls gezeigt.

Unterstützt wurde diese Arbeit durch die DFG-Forschungsprojekte Materials for Brain und SFB1261. Das DFG-geförderte Graduiertenkolleg 2154 "Materialien für das Gehirn" untersucht nano- und mikroskalige therapeutisch aktive Beschichtungen auf ihre Eignung als Implantate zur Behandlung von drei ausgewählten Erkrankungen des Gehirns.