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Titel

fast care - Echtzeitfähige medizinische Assistenzsysteme

Teilvorhaben: Verteilte Inferenz-Algorithmen auf Multi-Sensor-Plattformen (BMBF)

Kurzbeschreibung

Zentrales Ziel der Arbeiten an der Universität Rostock ist die probabilistische Modellierung des integrierten Lagebildes sowie die Entwicklung und prototypische Umsetzung echtzeitfähiger verteilter Inferenzmethoden. Das integrierte Lagebild umfasst dabei nicht einfach derzeitige kinematische Parameter, physiologische Messwerte oder Aktivitätslabels, sondern spiegelt je nach Anforderung der Anwendungen ein möglichst umfassendes Bild der Gesamtsituation des Menschen in seiner Umgebung wider. Es wird repräsentiert durch ein probabilistisches generatives Modell und kann etwa in Form eines Dynamischen Bayes'schen Netzes dargestellt werden. Das dazugehörende Observationsmodell ermöglicht die Integration heterogener multimodaler Sensordaten auf mehreren Ebenen. Mittels echtzeitfähiger approximativer Bayes'scher Inferenz in Kombination mit Maschinenlernalgorithmen kann der aktuelle Systemzustand inferiert als auch auf bevorstehende Ziele und kritische Situationen geschlossen werden. Aufgrund der Echtzeitanforderungen der Anwendungen ist es sinnvoll Teile der Inferenz so früh wie möglich auf die Sensorarchitektur zu verteilen. So kann Datenvolumen, Energieverbrauch und Rechenzeit reduziert, sowie die Latenz des Gesamtsystems reduziert werden. Hardwareseitig werden hierzu Ansätze zur Programmierung und sensornahen Detektion von Primitivgesten untersucht. Weiterhin werden Verfahren zur Synchronisation verteilter Sensorsysteme konzipiert und untersucht. Diese Erweiterungen der Hardware bilden eine Voraussetzung für eine echtzeitfähige verteilte Berechnung der Inferenzalgorithmen. Das probabilistische generative Modell des Lagebildes und Inferenz erlauben somit die zielorientierte kausale Prädiktion von Unterstützungsbedarf und Gefahrenzuständen und bilden die Grundlage für das Bereitstellen von Feedback und assistiver Interventionen zur Unterstützung von Personen mit Kognitiven Einschränkungen, als auch der Unterstützung bei motorischen Erkrankungen bzw. während der Rehabilitation.

Förderung

Dieses Projekt wird gefördert durch das BMBF (Förderkennzeichen 03ZZ0519D) im Rahmen des Förderprogramms „Zwanzig20 – Partnerschaft für Innovation".

Laufzeit

3 Jahre (01.08.2016 - 31.07.2019)

Bearbeiter

M.Sc.
Florian Grützmacher

E-Mail
Tel.: +49 381 498 7289
Raum: W1337

Foto Christian Haubelt

Prof. Dr.-Ing. habil.
Christian Haubelt

E-Mail
Tel.: +49 381 498 7280
Raum: W1201

Foto Thomas Kirste

Prof. Dr.-Ing.
Thomas Kirste

E-Mail
Tel.: +49 381 498 7511
Institut für Informatik/MMIS

Foto Albert Hein

Dipl.-Inf.
Albert Hein 

E-Mail
Tel.: +49 381 498 7514
Institut für Informatik/MMIS

Publikationen

Florian Grützmacher, Albert Hein, Thomas Kirste, Christian Haubelt:
Model-Based Design of Energy Efficient Human Activity Recognition Systems with Wearable Sensors
In Journal Technologies, Vol. 6, Nr. 4, Artikel-Nr.: 89, pp. 1-20, ISSN: 2227-7080, DOI: 10.3390/technologies6040089, Verlag MDPI, Basel, Schweiz, Dezember 2018

Florian Grützmacher, Albert Hein, Benjamin Beichler, Polichronis Lepidis, Rainer Dorsch, Thomas Kirste, Christian Haubelt:
Energy Efficient On-Sensor Processing for Online Activity Recognition
In Proceeding of the 3rd International Conference on Pervasive and Embedded Computing (PEC), pp. 85 – 92, DOI: 10.5220/0006860100850092, Porto, Portugal, Juli 2018

Florian Grützmacher, Benjamin Beichler, Albert Hein, Thomas Kirste, Christian Haubelt:
Time and Memory Efficient Online Piecewise Linear Approximation of Sensor Signals
In Journal of Sensors, Vol. 18, Nr. 6, Artikel-Nr.: 1672, pp. 1-20, DOI: 10.3390/s18061672, EISSN: 1424-8220, Verlag MDPI AG, Basel, Schweiz, Mai 2018

Florian Grützmacher, Johann-Peter Wolff, Albert Hein, Polichronis Lepidis, Rainer Dorsch, Thomas Kirste, Christian Haubelt:
Towards Energy Efficient Sensor Nodes for Online Activity Recognition
In Proceedings of the 43th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society (IECON 2017), Peking, China, November 2017

Albert Hein, Florian Grützmacher, Christian Haubelt, Thomas Kirste:
Fast care – real-time sensor data analysis framework for intelligent assistance systems
In International Journal Current Directions in Biomedical Engineering, Vol. 3, Nr. 2, pp. 743–747, ISSN: 2364-5504, DOI: 10.1515/cdbme-2017-0157, Verlag De Gruyter, Berlin, Deutschland, September 2017