DIE SUPER SMART WATCH! Können Wearables und Implantate bald den Arztbesuch ersetzen?

 

Vorlesungen, Seminare, Praktika, die hier bei uns zu diesem Thema passen:

Natürlich braucht man erst einmal Grundlagenwissen, damit man sich erfolgreich mit elektrotechnischen Themen befassen kann. Dieses Wissen lernt man in den ersten Semestern. Anschließend kann man sich Vorlesungen, Praktika oder Seminare zusammenstellen. Hier sind einmal einige Veranstaltungen aufgeführt, die für das Smartwatch-Thema hilfreich sind.

Kurztitel Inhalt
Sensoren
(Vorlesung)
Hier lernt man die Grundlagen zur Funktionsweise und Herstellung verschiedener Sensortypen.
Muster­erkennung
(Vorlesung)
Man lernt die Grundlagen von Merkmalsextraktion, Mustererkennung und maschinellem Lernen. Neuronale Netze spielen hier natürlich eine wichtige Rolle.
Digitale Signal­verarbeitung
(Vorlesung)
Oftmals sind die Prozessoren in tragbaren Geräten nicht ganz so leistungsfähig wie PCs. Insofern lernt man in dieser Vorlesung, wie man sehr effizient Signale verarbeiten kann und was man tun kann, wenn die Genauigkeit des Computers recht begrenzt ist.
Grundlagen analoger integrierter Schaltungen
(Vorlesung)
Man lernt, elektronische Schaltungen für die Signalerfassung zu entwerfen. Sie sind stromsparend und klein genug, um auf einem Mikrochip Platz zu finden.
Simulation optischer Sensoren
(Praktikum)
Hier erlernt man die rechnergestützte Entwicklung (computer-aided engineering, kurz CAE) von Sensoren am Beispiel nano- und mikrostrukturierter optischer Sensoren. CAE spielt heute eine wichtige Rolle in der Systementwicklung, da verschiedene Ansätze zunächst am Computer evaluiert werden können bevor die eigentliche Fertigung beginnt.

 

Ein paar Details zu diesem Thema:

Hat man einmal gesundheitliche Beschwerden, so geht man üblicherweise zum Arzt. Dort werden dann einige Untersuchungen durchgeführt und eine Behandlung beginnt. Allerdings gibt es bei einigen von uns den sog. "Weißkitteleffekt", d.h. z.B. die Herzfrequenz ist bei einer ärztlichen Untersuchung etwas höher als bei Messungen zu Hause. Dies gilt nicht nur für kardiologische Kenndaten, sondern auch für viele weitere Signale, die man bei Patienten messen kann.

Einige Ärzte gehen daher dazu über, auch die Daten von sog. Smartwatches, Fitnessarmbändern und anderen sog. Wearables in die Diagnostik mit einzubeziehen. Dazu müssen diese Geräte natürlich verlässliche Daten produzieren. Dies stellt für uns Elektrotechnikerinnen und Elektrotechniker eine spannende Herausforderung dar. Wir müssen mit sehr begrenzten Energiemengen neuartige Sensoren betreiben, die unter recht schwierigen Bedingungen Messungen durchführen. Durch neue Ansätze in der Schaltungs- und Prozessortechnik, sowie durch neuartige Sensorarten, gelingt das aber in jüngster Zeit immer besser. Auch nimmt die Anzahl der Sensoren bzw. der Sensorarten, die sich auf kleinstem Raum integrieren lassen immer weiter zu. Während früher oft nur zwei bis drei Sensorarten integriert waren, so sind heute neben Beschleunigungs- und Winkelgeschwindigkeitssensoren auch oft schon Barometer, magnetische und optische Sensoren, integriert. Außerdem ist bei vielen smarten Wearables auch keine Verbindung zu einem Mobiltelefon mehr nötig, sodass auch ein vollständig autarker Betrieb von Wearables möglich ist.

Die zuvor genannten Neuerungen gelten nun nicht nur für auf dem Körper getragene Geräte, sondern auch immer mehr für Implantate. Auch hier kann die Elektrotechnik helfen, solche Geräte immer intelligenter, leistungsfähiger und langlebiger zu gestalten. Herzschnittmacher oder körperinterne Pumpen für Medikamente können mittlerweile selbständig Messungen durchführen und dadurch nur dann aktiv werden, wenn ihre Dienste auch wirklich benötigt werden. Dadurch kann die Zeit bis zur nächsten Energieaufladung merklich verlängert werden und auch aus gesundheitlicher Sicht ergeben sich zahlreiche Verbesserungen.

Neben diesen medizinischen Aspekten, bekommen Wearables im Sport eine immer wichtigere Rolle. Smartwatches und andere Wearables sind in der Lage Details eines jeden Trainings, manchmal sogar von einzelnen Bewegungen, zu erfassen und so den Sportlerninnen und Sportlern sowie den Trainerinnen und Trainern wichtige Rückmeldung über mögliche Verbesserungen und Ähnliches zu geben. Hier spielen dann Verfahren zur Mustererkennung eine wichtige Rolle.

 

Schwierigkeiten, die es zu lösen gilt:

Der Bau von Wearables und auch die Verarbeitung der damit gemessenen Daten ist natürlich nicht ganz einfach. Natürlich sollen solche Geräte einerseits möglichst klein sein und andererseits mit einer Akkuladung möglichst lange durchhalten. Insofern werden hier höchste Anforderungen an die integrierte Schaltungstechnik gestellt. Die Schaltungen müssen jeweils zu den unterschiedlichen Eigenschaften der Sensoren passen, um die Messsignale in bester Qualität zusammenzuführen. Auch bei der Sensorik selbst müssen immer wieder neue Wege gegangen werden. Gerade hier in Kiel sind wir sehr aktiv im Bereich der Untersuchung neuer magnetischer und optischer Sensoren, die merklich kleiner, empfindlicher und energiesparender sind, als bisherige Lösungen.

Aber auch die Signalverarbeitung gestaltet sich merklich schwieriger (und damit auch spannender) als bei größeren Geräten. Diese tasten die Sensorsignal oftmals zu festen Zeitpunkten (beispielsweise 1000 mal pro Sekunde) ab. Bei Wearables legt oft das Betriebssystem fest, welcher Prozess gerade Rechenleistung verwenden darf. Dadurch sind die Signale oft nicht gleichmäßig abgetastet, so dass zunächst effiziente Interpolationsverfahren durchgeführt werden müssen. Erst dann können für die jeweilige Anwendung zugeschnittene Merkmalsextraktions- und Mustererkennungsverfahren berechnet werden. Auch hier sind neue Verfahren notwendig, da nun neuronale Netze direkt auf den Wearables und nicht - wie in vielen anderen Bereichen auf den Servern von großen Institutionen gerechnet werden.

 

Studentische Projekte zu diesem Thema:

Wenn man einmal in ein Thema "hineinschnuppern" möchte, so kann man dies ab der Mitte des Bachelorstudiums im Rahmen eines sog. studentischen Projekts tun. Dazu nimmt man sich - zumeist mit ein paar Mitstudierenden - zusammen ein Thema vor und versucht sich an einer angewandten Entwicklungsaufgabe. Ein Beispiel aus dem Bereich Smartwach findet Ihr unten.

In dem Projekt haben sich 13 Studierende zusammengetan und versucht herauszufinden, wie man Smartwatches für unterschiedliche Sportarten nutzen kann. Die drei Studierenden auf dem Bild links z.B. haben untersucht, ob man mit den Beschleunigungssensoren und den Winkelgeschwindigkeitssensoren die Lage (Delphin, Rücken, Brust, Kraul) beim Schwimmen feststellen kann. Und natürlich: ja, man kann (mit ein wenig Wissen über Mustererkennung, das man bei uns lernen kann). Außerdem wurde detektiert, wann gewendet wurde. Auf diese Weise kann man eine App zur automatischen Trainingsauswertung schreiben.

Neben dem Schwimmen haben sich die Studierenden auch die Sportarten Kegel und Radfahren angeschaut. Wenn Ihr mehr über das Projekt erfahren wollt, dann schaut hier mal rein. Die Berichte wurden aber in Englisch verfasst. Einige Studierende wollen gern ein Auslandssemester einlegen oder das Praktikum im Ausland absolvieren - da ist es dann eben vorteilhaft, wenn man englischsprachige Dokumentationen vorweisen kann.

Im Rahmen einer anderen studentischen Arbeit haben wir einen Bewegungssensor aus Bauteilen, wie sie auch in Smartwatches verwendet werden, selbst gebaut. Dieser kann in Kleidung eingenäht werden ohne zu stören und Bewegungsmuster über viele Stunden aufzeichnen. Das kann zum Beispiel in der Medizin wichtig sein, um Bewegungsstörungen zu diagnostizieren. Im Projekt lassen sich damit eigene typische Körperhaltungen im Tagesverlauf und auf unserem Laufband entdecken.

COVID-19 bedingt wurden die Lehrveranstaltungen im Sommersemester 2020 digital durchgeführt. Dieses hat insgesamt sehr gut geklappt. Im Video findet Ihr einen Bericht zur digitalen Durchführung des Praktikums Simulation optischer Sensoren. Dabei haben Studierendengruppen jeweils ein Projekt zur rechnergestützten Entwicklung eines optischen Sensors durchgeführt. Die Anwendungsfelder reichten von einem in die Blase implantierbaren Sensor für die Blutzuckermessung bis zur Auswertung von Blatteigenschaften für die Agrarsensorik.

Für den Blutzuckersensor haben zwei Studierende nanostrukturierte optische Wellenleiter als Sensorprinzip in Simulationen untersucht. Eine Änderung des Blutzuckers führt zu einer Änderung des Brechungsindex im Urin. Ist der optische Wellenleiter auf einer Seite von Urin umspült, ändern sich die Transmissionseigenschaften des Wellenleiters. Dieses kann in einer optischen Messung evaluiert werden und ermöglicht potenziell die kontinuierliche Blutzuckermessung ohne Verbrauchsmaterial. Langfristig können mit diesem Ansatz auch andere Biomarker im Urin evaluiert werden. Die Studierenden haben den Einfluss der Nanostruktur auf die Sensorempfindlichkeit analysiert. Dafür haben sie die optischen Ausbreitungseigenschaften für verschiedene Zuckerkonzentrationen berechnet.

Studierende können bei uns bereits ab dem dritten Semester Jobs als studentische Hilfskräfte beginnen und darüber vertiefte Einblicke in die Forschung erlangen. So arbeitet zum Beispiel ein Bachelorstudent aktuell an der Herstellung nanostrukturierter Wellenleiter im Kieler Nanolabor, während ein anderer Student eine Mikroprozessorsteuerung für den Sensor und die drahtlose Kommunikation mitentwickelt.

 

 

Interesse an weiteren Forschungsfragen:

Falls Ihr noch weitere Informationen haben wollt, hier geht es zurück zur Hauptseite.