Projekttr?ger

Arbeitsgemeinschaft industrieller Forschungsvereinigungen "Otto von Guericke" e.V.? (AiF)

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Projektzeitraum

2018 - 2020

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Projektbeschreibung

Das Projekt WZE-ProFi ist ein Kooperationsprojekt des Lehrstuhls Regelungstechnik der Universit?t Augsburg mit der ATOMA Gesellschaft für automatische Waagen GmbH. Das Ziel des Projektes ist die Erh?hung des Durchsatzes eines industrielles W?gesystems mit Methoden der Modellbildung und Filterung. Dazu werden in Kooperation mit dem Projektpartner ATOMA verschiedene Wege der Modellierung der Systeme erprobt und darauf basierende Filter aufgebaut. Besonderes Augenmerk soll im Projekt auf der Adaption der erstellten Systeme für unterschiedliche Umgebungsanforderungen liegen. Dazu müssen die Filter in verschiedenen Testszenarien (zuerst offline und sp?ter online) untersucht und verglichen werden. Kriterien sind neben der Verkürzung der W?gezeit auch der Ressourcenverbrauch auf der Recheneinheit einer W?gezelle und das schnelle Erkennen von Fehlern und St?rungen im System. Das Projekt soll die Grundlage für weitere Entwicklungen der Kooperationspartner bereitstellen und wird im Rahmen der F?rderung des Zentralen Innovationsprogrammes Mittelstand unterstützt.

Projekttr?ger

Deutsche Forschungsgemeinschaft e.V. (DFG)

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Projektzeitraum

2017 - 2020

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Projektbeschreibung

In diesem Forschungsvorhaben wird ein modellbasiertes Verfahren zur personalisierten Diagnostik bei Patienten mit Diabetes mellitus entwickelt, welches den Blutglukoseverlauf auf Basis eines Modells des Glukose-Insulin-Metabolismus sch?tzt. Das Modell soll mittels etablierter Blutzuckermessungen sowie neuartigen Sensoren identifiziert werden. Analysen zur Steuerbarkeit und Beobachtbarkeit von Zust?nden und Parametern des Systems schlie?en sich an. Die für das Modell ben?tigten Parameters?tze sollen an das jeweilige Individuum angepasst sein, um bessere Vorhersagen erzielen zu k?nnen, als dies mit generischen Modellans?tzen m?glich ist. Krankhafte Ver?nderungen des Stoffwechselsystems, wie sie bspw. bei Diabetes mellitus auftreten, k?nnen durch eine Ver?nderung der Parameter individuell charakterisiert werden. Die gewonnenen Methoden k?nnen Nutzer bei ihrer Diagnose und Therapie unterstützen.

Diabetes mellitus ist eine chronische Stoffwechselerkrankung. Sie resultiert aus der Unf?higkeit des K?rpers Insulin zu produzieren und/oder zu nutzen. Unabh?ngig des konkreten Typs ben?tigen Betroffene eine lebenslange Insulintherapie.

Die Diabetestherapie zielt darauf ab, den gest?rten physiologischen Regelkreis der Glukose-Insulin-Hom?ostase durch eine künstliche Regelung zu unterstützen. Als Sensor kann der Patient den Glukosespiegel im Blut oder im Unterhautgewebe messen. Als Aktor kann Insulin gespritzt werden. Die Regelung übernimmt der Patient nach erfolgter Schulung selber.

Stoffwechselvorg?nge sind, ebenso wie technische Systeme, durch Differenzialgleichungen beschreibbar. Daher ist anzunehmen, dass auch hier ein modellbasiertes Vorgehen Vorteile bei der Behandlung (wie Diagnose und Therapie) haben wird.

Bisherige Ans?tze der Identifikation berücksichtigen den individuellen Zustand eines Patienten nur unzureichend, da gro?e Variabilit?t im Stoffwechselverhalten von Mensch zu Mensch auftritt und auch sehr gute Standardmodelle die Vorg?nge nur für Mittelwerte über Kollektive korrekt wiedergeben. Die Medizin versucht dies aktuell durch die Entwicklung einer ?Personalisierten Medizin“ anzugehen. Für einen modellbasierten Ansatz hei?t das, neben feingranularen Modellen der Stoffwechselvorg?nge, eine effiziente und pers?nliche Modellidentifikation zu entwickeln, die nur wenige Messdaten ben?tigt. Der Fokus liegt hier auf neuartigen, kontinuierlich messenden Sensoren. Damit ist erstmals die Dynamik in den Signalverl?ufen erfassbar.

Daraus sollen diagnostische Aussagen ableitbar sein, die in ihrer Qualit?t besser sind, als es bei der Betrachtung nur starrer Grenzwerte m?glich ist.

Auf Basis ma?geschneiderter Modelle kann die Therapie verbessert werden. Dies kann dadurch geschehen, die Insulintherapie auf Basis des aktuellen Zustandes des Patienten anzupassen oder auch die Anzahl an Blutzuckermessungen zu optimieren. Unter Berücksichtigung von St?rgr??en wie Mahlzeiten oder k?rperlicher Aktivit?t wird eine Pr?diktion zukünftiger Blutzuckerwerte m?glich.

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Link zur Website der DFG

Auftraggeber

Audi AG

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Projektzeitraum

2016 -?2019

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Projektbeschreibung

Gemeinsam mit der Audi AG wurden in einer Beauftragung im Rahmen des Projekts ?Connected Chassis“ Messdaten zahlreicher Probefahrten gesammelt, verarbeitet und analysiert. Die Auswertung der als Eventdaten bereitgestellten Stra?enmerkmals?nderungen erfolgte durch Methoden der Datenfusion und das Zusammenspiel verschiedener Clusteralgorithmen.

Auftraggeber

IAV GmbH

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Projektzeitraum

2014-2017

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Projektbeschreibung

In diesem Vorhaben soll ein modellbasiertes Verfahren zur personalisierten Diagnostik bei Patienten mit Diabetes mellitus entwickelt werden, welches den Blutglukoseverlauf auf Basis eines Modells des Glukose-Insulin-Metabolismus sch?tzt. Das Modell soll mittels etablierter? Messmethoden? identifiziert? werden. Die für das Modell ben?tigten Parameters?tze sollen an den angepasst sein, um eine bessere Vorhersage erzielen zu k?nnen, als mit generischen Modellans?tzen. Krankhafte Ver?nderungen des Stoffwechselsystems, wie sie bspw. bei Diabetes auftreten, sollten sich in einer ?nderung der Parameter dieses Individuums niederschlagen.

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Insbesondere dynamische Modelle der Stoffwechselvorg?nge bieten eine M?glichkeit zum besseren Verst?ndnis der Krankheit und damit zu einer m?glichen Verbesserung der Diagnose- und Therapiem?glichkeiten und Steigerung der Lebensqualit?t. Neuartige Messger?te wie kontinuierlich messende Glukosesensoren (CGM, continuous glucose measurement) besitzen eine vergleichsweise hohe Abtastrate und erm?glichen, zusammen mit ad?quaten Modellen, einen h?heren Erkenntnisgewinn des Glukose- Insulin Systems eines Patienten.

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Im Gegensatz zu technischen Systemen werden die individuellen Unterschiede zwischen Patienten sehr gro? sein. Daher ist zu vermuten, dass mit Standard-Modellen keine guten Ergebnisse erreicht werden k?nnen und eine Individualisierung der Modelle durch Adaption notwendig sein wird. Dies ist in nachstehendem Bild dargestellt.