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Startseite > Forschung > Drittmittelprojekte / funded projects > ME-Sensor SFB 1261

SFB 1261  ( englisch, Flagge )

Elektromagnetische Sensoren:

Von Kompositmaterialien bis zur biomagnetischen Diagnostik

 

Titel: Inverse Lösungen zur Lokalisation biomagnetischer Aktivität im Herzen und Gehirn

Projektleitung: Michael Siniatchkin, Ulrich Stephani

Mitarbeiter: Andreas Galka, Laith Hamid, Nawar Habboush

Kooperationspartner: Rainer Adelung, Franz Faupel, Christine Selhuber-Unkel (Institut für Materialwissenschaften, Kiel), Gerhard Schmidt, Michael Höft (Institut für Elektrotechnik und Informationstechnik, Kiel), Günther Deuschl, Helmut Laufs (Neurologische Klinik, Kiel).

Finanzierung: bis 30.06.2020 durch SFB 1261

Durch Messung der Verteilung von Magnetfeldern im Kopf und im Oberkörper wird eine leistungsfähige Diagnostik der Funktion des Gehirns (Magnetenzephalographie, MEG) und des Herzens (Magnetkardiographie, MKG) ermöglicht. Damit diese Systeme auch in der Routinediagnostik eingesetzt werden köennen, müssen sie sowohl leicht zu bedienen, als auch kostengünstig sein, daher müssen sie auch bei Raumtemperatur betrieben werden können. Die Magnetfeldsensoren basieren auf miniaturisierten magneto-elektrischen (ME) Kompositen, d.h. auf der Kombinationen von mindestens einer magnetostriktiven und einer piezoelektrischen Komponente;  unter bestimmten Bedingungen sind sie imstande, bei Raumtemperatur Magnetfelder im sub-pT -Bereich zu detektieren.

Effektive Methoden zur Lösung Inverser Probleme, insbesondere für elektromagnetische Aktivität myokardialer Gewebeschichten des Herzens und tiefer Hirnstrukturen, stellen entscheidende  Voraussetzungen für eine erfolgreiche Anwendung von ME-Sensoren in der klinischen Praxis dar. Flexible Sensoranordnungen und kontaktlose Anbringung der ME-Sensoren bieten die Möglichkeit, die Lokalisation von vielen Quellen und von Netzwerkaktivität in Herz und Gehirn zu verbessern.

Dieses Projekt konzentriert sich auf die Verbesserung Inverser Lösungen im Herz und im Gehirn, basierend auf Daten der neuen ME-Sensoren, bzw. hybrider ECG/EEG-ME-Sensoren.

Durch die Lösungen dieser Inversen Probleme, welche in diesem Projekt bestimmt werden, wird die Konstruktion der Sensorsysteme gesteuert, um die benötigte Anzahl (räumliche Abtastung), die Verteilung (Abdeckung durch Sensoren) und die Orientierung der Sensoren zu bestimmen.

Außerdem  benötigt die Entwicklung und Verbesserung der Inversen Lösungen bezüglich der Lokalisation der elektromagnetischen Aktivität im Herzen bzw. Gehirn die Entwicklung und Implementation von Algorithmen zur Fusion von MCG/ECG und MEG/EEG-Daten.

Diese Aufgabe wird durch Zustandsraummodellierung mit zeitlicher bzw. räumlicher Anpassung der Modell-Parameter (Kalman-Filter mit regionaler Schätzung von Parametern) bearbeitet.

Die Algorithmen zur Bestimmung Inverser Lösungen werden angewandt werden auf ME-Daten, die am lebenden Herzen und Gehirn gemessen wurden. Die Messungen werden bei unterschiedlichen physiologischen (veränderliche Herzaktivität unter Stress, Schwankungen des Aufmerksamkeitszustandes von Wachheit bis zum Tiefschlaf) und pathologischen (Arrhythmie des Herzens, epileptische Anfälle) Bedingungen erfolgen.

Genauere dynamische Inverse Lösungen werden sowohl durch Anpassung regionaler Parameter, als auch durch explizit nicht-stationäre Modellierung erzielt werden. Auf dem Gebiet der Messung magnetischer Partikel werden magnetisch markierte Zellen im drei-dimensionalen Raum lokalisiert werden und hinsichtlich ihrer Migration charakterisiert werden.

Weitere Verbesserungen und Validierungen der Algorithmen für die abschirmungsfreie Anwendung der ME-Sensoren in der Klinik werden durchgeführt werden (Artefakt-Unterdrückung in Echtzeit, adaptive Datenanalyse und Quellenrekonstruktion für die Vorhersage pathologischer Aktivität im Herzen und Gehirn). Ein besonderer Schwerpunkt wird auf Langzeitableitungen mit den ME-Sensoren und auf Echtzeit-Feedback der Aktivität im Herzen und Gehirn zum Zwecke des Anti-Stress-Trainings und der Abwendung pathologischer Zustände liegen (Entwicklung von Herz/Gehirn-Computer-Schnittstellen).

 

 

 


SFB 1261

Magnetoelectric Sensors:

From Composite Materials to Biomagnetic Diagnostics

 

Title: Inverse solutions for localization of biomagnetic activity in heart and brain

PIs: Michael Siniatchkin, Ulrich Stephani

Team: Andreas Galka, Laith Hamid, Nawar Habboush

Co-Workers: Rainer Adelung, Franz Faupel, Christine Selhuber-Unkel (Institute for Materials Science, Kiel), Gerhard Schmidt, Michael Höft (Institute for Electrical Engineering and Information Engineering, Kiel), Günther Deuschl, Helmut Laufs (Clinic for neurology, Kiel)

Financial support: til 06.2020 – SFB1261

The detection of magnetic field distributions in the region of the head or torso allows for powerful diagnosis practices of brain (magnetoencephalography MEG) or heart (magnetocardiography MCG) functions. Systems used as routine diagnostic tools need to be easy-to-handle and cost-effective, thus operation at room temperature is desirable. Magnetic field sensors based on miniaturized magnetoelectric composites, i.e. composites consisting of at least one magnetostrictive and one piezoelectric constituent, have revealed their potential to detect sub-pT fields at room temperature under certain conditions.

Effective methods for solving inverse problems, especially for electromagnetic activity from myocardial tissue layers of the heart and from deep brain structures, are essential requirements for successful application of the ME (Magnetoelectric) sensors in clinical practice. Flexible sensor arrays and contactless application of sensors offer the potential to improve the localization of multiple sources and network activity in the heart and brain. This project is focused on the advancement of inverse solutions for heart and brain, based on data obtained with the new ME sensors, or with hybrid ECG/EEG-ME sensor arrays. The construction of these sensor arrays will be guided by the solutions of the inverse problem, which will be calculated in this project, in order to determine the required number (spatial sampling), distribution (sensor coverage) and orientation of sensors. Additionally, development and improvement of the inverse solutions concerning the localization of electromagnetic activity in heart and brain require the design and implementation of algorithms for fusion of MCG/ECG and MEG/EEG data. This task will be approached by state space modeling with temporal and spatial adaptation of model parameters (employing spatiotemporal Kalman filtering with regional estimation of parameters).

The algorithms developed for inverse solutions will be applied to data obtained with ME sensors from the living heart and brain. Varying physiological (stress-related fluctuations of cardiac activity, vigilance changes from alertness to deep sleep) and pathological conditions (cardiac arrhythmias, epileptic seizures) will be recorded. By using adaptive estimation of regional parameters, as well as explicitly nonstationary models, more accurate dynamical inverse solutions will result. In magnetic particle mapping, magnetically labeled cells will be localized in three dimensions and characterized concerning their migration.

Further improvement and validation of algorithms for unshielded clinical applications of ME sensors will be performed (real-time artifact suppression, adaptive analysis of data and source reconstruction for prediction of pathological activity in the heart and brain). A particular focus will be directed to long term monitoring with ME sensors and real-time feedback of activity in heart and brain for anti-stress training and for prevention of pathological states (development of heart/brain-computer-interfaces).