09.11.2019
IEEE Brain Data Bank Challenge, Montreal, Canada: Award for Team University of Kiel |
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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. |