Projektdaten
Sensorkalibrier- und Datenanalyseverfahren für Biomarker im Exhalat
Hochschule
TU Ilmenau
Fakultät/Einrichtung
Informatik und Automatisierung
Förderkategorie
Bund
Zeitraum
2025 - 2028
Drittmittelgeber
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Stichwort
Bewilligungssumme, Auftragssumme
399.030,00 €
Abstract:
Im Rahmen des Gesamtverbundprojektes BreathObserver wird ein neuartiges eNose-Atemgasanalysesystem für die Früherkennung von Lungenkrebs erforscht, welches durch nichtinvasive Messung, unmittelbare Datenauswertung und geringe Patientenbelastung für Screening, Bedside und mobile Anwendungen genauso wie für das Langzeitmonitoring geeignet ist. Ziel des Teilprojektes der TUIL ist die Entwicklung der vorgenannten innovativen Algorithmik für Sensorkalibrierung, sowie die vollautomatische Datenvorverarbeitung (Qualitätssicherung, Qatenfusion, Datenvorverarbeitung und -konditionierung) sowie die nachfolgende Datenanalyse mittels klassischem Feature-Engineering und Maschine Learning. Im Rahmen der Signalanalyse sind Metriken für pathologiespezifische Biomarker mit hoher Sensitivität und Spezifität zu erforschen, die aus den multimodalen Exhalatdaten mittels echtzeitfähiger Algorithmik extrahiert werden können. Abschließend sind die Analyseergebnisse und resultierenden Konfidenzintervalle den klinischen Nutzern in aufbereiteter Form zur Unterstützung der Diagnostik darzustellen.