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Other Projects

  • Automatische Analyse von Lautbildungsstörungen bei Kindern und Jugendlichen mit Lippen-Kiefer-Gaumenspalten (LKG)

    (Third Party Funds Single)

    Term: April 1, 2010 - March 31, 2013
    Funding source: DFG-Einzelförderung / Sachbeihilfe (EIN-SBH)
    Zur Bewertung von Sprechstörungen von Patienten mit Lippen-Kiefer-Gaumenspalten fehlen bisher objektive, validierte und einfache Verfahren. Im klinischen Alltag werden Lautbildungsstörungen bisher üblicherweise durch eine subjektive, auditive Bewertung erfasst. Diese ist für die klinische und v.a. wissenschaftliche Nutzung nur bedingt geeignet. Die automatische Sprachanalyse, wie sie für Spracherkennungssysteme genutzt wird, hat sich bereits bei Stimmstörungen als objektive Methode der globalen Bewertung erwiesen, nämlich zur Quantifizierung der Verständlichkeit. Dies ließ sich in Vorarbeiten auch auf Sprachaufnahmen von Kindern mit Lippen-Kiefer-Gaumenspalten übertragen. In dem vorliegenden Projekt wird ein Verfahren zur automatischen Unterscheidung und Quantifizierung verschiedener typischer Lautbildungsstörung wie Hypernasalität, Verlagerung der Artikulation und Veränderung der Artikulationsspannung bei Kindern und Jugendlichen mit Lippen-Kiefer-Gaumenspalten entwickelt und validiert. Dies stellt die Basis für die Ermittlung ihres Einflusses auf die Verständlichkeit sowie zur Erfassung der Ergebnisqualität verschiedener therapeutischer Konzepte dar.
  • Automatisches Lerner-Feedback-System

    (Third Party Funds Single)

    Term: July 1, 2010 - December 31, 2011
    Funding source: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)

    AUWL (Automatisches webbasiertes Lerner-Feedback-System) ist der Nachfolger des Forschungsprojekts C-AuDiT, mit den Beteiligten digital publishing und FAU. Ziel ist die Entwicklung von Methoden für Aussprache- und Dialogtraining für das Fremdsprachenlernen am Beispiel von Englisch als Fremdsprache. Den Lernern wird ein dialogue of the day präsentiert, bei dem man die unterschiedlichen Rollen einnehmen und üben kann, indem man z.B. die Äußerung eines Tutors nachspricht (parroting) oder mitspricht (shadowing). Die Aussprache der Lerner wird automatisch bewertet, und das Ergebnis an die Lerner zurückgemeldet. Neben der Entwicklung neuer Methoden zur Aussprachebewertung liegt der zweite Forschungsschwerpunkt darauf, wie geeignetes feedback automatisch erstellt werden kann, das auf die speziellen Befürfnisse und Probleme des Lerners eingeht.

  • Bewegungskompensation für Überlagerungen in der interventionellen C-Bogen Bildgebung

    (Third Party Funds Single)

    Term: June 1, 2013 - November 30, 2016
    Funding source: Siemens AG
  • Deep Learning for Multi-modal Cardiac MR Image Analysis and Quantification

    (Third Party Funds Single)

    Term: January 1, 2017 - May 1, 2020
    Funding source: Deutscher Akademischer Austauschdienst (DAAD)

    Cardiovascular diseases (CVDs) and other cardiac pathologies are the leading cause of death in Europe and the USA. Timely diagnosis and post-treatment follow-ups are imperative for improving survival rates and delivering high-quality patient care. These steps rely heavily on numerous cardiac imaging modalities, which include CT (computerized tomography), coronary angiography and cardiac MRI. Cardiac MRI is a non-invasive imaging modality used to detect and monitor cardiovascular diseases. Consequently, quantitative assessment and analysis of cardiac images is vital for diagnosis and devising suitable treatments. The reliability of quantitative metrics that characterize cardiac functions such as, myocardial deformation and ventricular ejection fraction, depends heavily on the precision of the heart chamber segmentation and quantification. In this project, we aim to investigate deep learning methods to improve the diagnosis and prognosis for CVDs,

  • MotionLab@Home: Multimodal movement analysis system for therapy monitoring

    (Third Party Funds Group – Sub project)

    Overall project: E-Home-Center
    Term: October 1, 2015 - December 31, 2016
    Funding source: Bayerisches Staatsministerium für Bildung und Kultus, Wissenschaft und Kunst (ab 10/2013) / Forschungsverbund

    A current challenge is the transfer of mobile sensor-based gait analysis systems from clinical settings to the home environment to capture movement parameters and their changes (for example due to medication) in everyday life. The goal of this project is to build a complementary, video and sensor based system which can be used to evaluate long-term monitoring of interventions in Parkinson's Disease in the home-environment. Ethical aspects of home-monitoring are especially taken into consideration in the development phase. The sensor system will be based on the eGaIT system ("embedded Gait analysis using Intelligent Technology) and a markerless video-capturing system. Ethical research is performed to consider potential issues within this scope.

  • Zukunftsorientierte Produkte und Dienstleistungen für die demographischen Herausforderungen

    (Third Party Funds Group – Overall project)

    Term: August 1, 2008 - April 30, 2011
    Funding source: Bayerische Forschungsstiftung
    Die alternde Gesellschaft und die damit verbundene demographische Entwicklung stellen eine der größten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts dar. Um die daraus entstehenden Probleme zu meistern, besteht unmittelbarer Handlungsbedarf für Wirtschaft, Politik und Wissenschaft. Im von der Bayerischen Forschungsstiftung geförderten Verbund »FitForAge« ist es gelungen, ein Team von hochmotivierten und kompetenten Partnern aus Industrie, Forschung und Universitäten zu bündeln. Ziel des Forschungsverbundes ist es, technische Lösungsansätze zu finden, die den alternden Menschen in Wohnung und Haus, im Arbeitsleben wie in der Kommunikation mit der Umwelt und im Verkehr ein aktives und bezahlbares Leben erhalten, auch wenn das durchschnittliche Alter der Bevölkerung weiter zu- und gleichzeitig die Zahl der arbeitsfähigen, jüngeren Menschen abnimmt. Letztendlich sollen nicht nur ältere Menschen, sondern alle Altersgruppen der Gesellschaft von den Lösungen profitieren. Im Forschungsverbund werden konkrete Ergebnisse, aber auch ein Instrumentarium an Methoden angestrebt, das über die realisierten Lösungen und Nutzerkreise hinaus Anwendung finden kann.
  • Magnetresonanz am Herzen

    (Third Party Funds Single)

    Term: March 1, 2014 - June 30, 2017
    Funding source: Siemens AG
  • Open Access Publishing

    (Third Party Funds Single)

    Term: January 1, 2010 - December 31, 2019
    Funding source: DFG-Einzelförderung / Sachbeihilfe (EIN-SBH)
    Um ihre Angehörigen bei der Veröffentlichung von Open-Access-Zeitschriftenartikeln zu unterstützen, möchte die Universität Erlangen-Nürnberg einen Publikationsfonds etablieren. Über die Anschubfinanzierung der DFG soll so eine verlässliche Struktur zur Finanzierung von Publikationskosten geschaffen werden. Aus dem Fonds können Gebühren für die Veröffentlichung von Artikeln in originären, qualitätsgeprüften Open-Access-Zeitschriften übernommen werden. Begleitende Maßnahmen im organisatorischen, technischen und rechtlichen Bereich stellen sicher, dass Wissenschaftler und Wissenschaftlerinnen ein wirklicher Service für die Bereitstellung ihrer Forschungsergebnisse im Open Access geboten wird.