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Prof. Dr. Jens Haueisen

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Herzlich Willkommen am BMTI

Das Institut für Biomedizinische Technik und Informatik (BMTI) beschäftigt sich mit der Erforschung und Entwicklung von technikorientierten Methoden und Systemen zur Früherkennung, Diagnose, Therapie und Rehabilitation. Das Institut für BMTI wurde nach dem System der Qualitätssicherung in der Ausbildung der Gütegemeinschaft der Medizintechnik (GGMT) geprüft und erhielt als erste Bildungseinrichtung das Gütezeichen der RAL. Der neue Bachelor- und Masterstudiengang Biomedizinische Technik wurde im Jahr 2005 eingeführt. Biomedizinische Technik (BMT) ist Technik für das Leben. Sie wirkt unmittelbar für das Wohl des Menschen und entwickelt gemeinsam mit medizinischen Partnern neue Verfahren zur Erkennung und Behandlung von Krankheiten und setzt sie um in leistungsfähige medizintechnische Systeme.

Die Technische Universität Ilmenau hat auf dem Gebiet der Biomedizinischen Technik eine lange und erfolgreiche Tradition. Bereits im Jahre 1953 wurde an der damaligen Hochschule für Elektrotechnik das Institut für Elektromedizinische und Radiologische Technik gegründet, das als erste universitäre Bildungseinrichtung in Europa ein Präsenzstudium Biomedizinische Technik einführte.

Nachrichten aus der Forschung des BMTI

Die neuartige flexible Haube, Setup C (links) und die Elektrodenkonfigurationen des konventionellen Applikationssystems, Setup R (rechts) an einem Kopfmodell. Die Teilabbildung stellt die Innenseite der Kappe mit den freiliegenden Textilelektroden dar. Unten: Histogramme der Antworten der Teilnehmer auf die Bewertung des Komforts (n = 60).

Die transkraniale elektrische (Strom-)Stimulation (tES) ist eine nicht-invasive Technik zur Modulation neuronaler Aktivität. Konventionelle tES-Anwendungen verwenden Gummielektroden, die in Kochsalzlösung getränkten Schwammtaschen eingebettet und mit Gummibändern fixiert sind. mehr

Alexander Hunold, Daniela Ortega, Klaus Schellhorn, Jens Haueisen:
Novel flexible cap for application of transcranial electrical stimulation: a usability study

https://rdcu.be/b41EV
https://doi.org/10.1186/s12938-020-00792-1

Abbildung 1: Grand mean Signale der Stimulationsgruppen für die ERG 1 (vor der Stromstimulation) und ERG 2 (während der Stromstimulation) Messung.

Eine neue Open Access Publikation aus dem Fachgebiet Optoelektrophysiologische Medizintechnik ist veröffentlicht worden. mehr

Blum M-C, Hunold A, Solf B, Klee S (2020) The Effects of an Ocular Direct Electrical Stimulation on Pattern-Reversal Electroretinogram.

Front.Neurosci. 14:588.

doi: 10.3389/fnins.2020.00588
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Kontakt:  M. Sc. Maren-Christina Blum
               Jun.-Prof. Dr.-Ing. Sascha Klee

Geometrien des Einkanal-MRT-Systems in der PTB (A) und des Mehrkanal-MRT-Systems in Aalto (B). Die Abbildungen zeigen die Polarisationsspule (rot), die Empfängerspulen der Sensoren (blau), das Kopfmodell (grau) und die Stimulationselektroden (schwarz). C: Modellpositionierung im MRI-Koordinatensystem. Die Ebene zwischen den Elektroden entspricht dem Schnitt in D und E, die das rekonstruierte Magnetfeld (D) und die rekonstruierte Stromdichte (E) zeigen.

Magnetfelder in Verbindung mit Strömen, die im Gewebe fließen, können mittels Ultra-Niedrig-Feld-Magnetresonanztomographie (ULF-MRI) nicht-invasiv gemessen werden und ermöglichen die Stromdichte-Bildgebung (CDI), die möglicherweise zur Leitfähigkeitskartierung von menschlichen Kopfgewebe eingesetzt werden kann. mehr

Peter Hömmen, Antti J. Mäkinen, Alexander Hunold, René Machts, Jens Haueisen, Koos C. J. Zevenhoven, Risto J. Ilmoniemi and Rainer Körber:
Evaluating the Performance of Ultra-Low-Field MRI for in-vivo 3D Current Density Imaging of the Human Head

Frontiers in Physics, 8:105

https://doi.org/10.3389/fphy.2020.00105.
https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fphy.2020.00105/full

RMS, channel, frequency, and time signature for Participant 1 and stimulation frequency 1.1f

Gleichzeitig erfasste Magnetoenzephalographie (MEG) und Elektroenzephalographie (EEG) Daten sind von Natur aus mehrdimensional und weisen eine Kopplung auf.mehr

Naskovska K, Lau S, Korobkov AA, Haueisen J, Haardt M: Coupled CP Decomposition of Simultaneous MEG-EEG Signals for Differentiating Oscillators During Photic Driving. Frontiers in Neuroscience, 14:261, 2020

https://doi.org/10.3389/fnins.2020.00261

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