Ingenieurwissenschaft für die Gesundheit

Herzlich willkommen auf der Seite des Instituts für Biomedizinische Technik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Seit über 50 Jahren wird hier im Bereich der Biomedizinischen Technik geforscht und gelehrt.

In interdisziplinärer Zusammenarbeit mit Ärzten und in Projekten mit der medizintechnischen Industrie erforschen wir neue technische Systeme, mit denen Krankheiten früher und genauer erkannt, und Therapien zielsicher durchgeführt werden können. 

In der Gruppe von Prof. Dr. Werner Nahm stehen die Erforschung und Entwicklung optoelektronischer Systeme in Medizin und Lebenswissenschaften im Fokus. Es laufen aktuell Projekte zu chirurgischen Visualisierungssystemen und zur optischen Diagnose. Mehr dazu finden Sie hier.

In der Gruppe von PD Dr. Axel Loewe werden Computermodelle des Herzens entwickelt und auf kardiologische Fragestellungen angewendet. Im Fokus stehen die Elektrophysiologie und Elastomechanik des Herzens, um zur Beantwortung wichtiger klinischer Fragestellungen zur Entstehung und Behandlung von z.B. Herzrhythmusstörungen beizutragen. Mehr dazu finden Sie hier.

Schwerpunkte der Forschung bei Prof. Dr. Olaf Dössel waren die Analyse der elektrischen Signale vom Herzen (EKG und Elektrogramme) und die Abbildung der elektrophysiologischen Vorgänge auf dem Herzen (ECG-Imaging). Mehr dazu finden Sie hier.

News

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CinC 2022

Die 49. Auflage der Konferenz Computing in Cardiology (CinC) fand in Tampere, Finnland vom 04. bis 07. September statt. Fünf unserer derzeitigen Doktoranden sowie Albert Dasí, der zurzeit unser Institut besucht, präsentierten ihre neuesten Ergebnisse. Carmen Martínez wurde als Halbfinalist des Young Investigator Awards ausgezeichnet. Unser ehemaliger Postdoc Jorge Sánchez erhielt einen Preis für sein Poster basierend auf seiner Arbeit am IBT. Herzlichen Glückwunsch, Carmen und Jorge!

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Vergleich von Simulationsmodellen und -methoden für elektrophysiologische Vorhof-Simulationen

IBT Mitarbeiter haben gemeinsam mit Wissenschaftlern der Medizinischen Universität in Graz untersucht, ob und inwieweit vereinfachte Methoden und Modelle für elektrophysiologische Vorhof-Simulationen präzise Ergebnisse für Aktivierungszeiten und Elektrokardiogramme (EKG) liefern können und gleichzeit die Simulationszeit erheblich reduzieren können. Die Analysen legen den Grundstein für umfangreiche EKG-basierte Simulationsstudien, um z.B. große Datensätze für maschinelle Lernenmethoden zu generieren.

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Welche Strategie zur Ablation von Vorhhofflimmern funktioniert am besten?

IBT Forscher haben zusammen mit der Uniklinik Freiburg in einer Kohorte von 29 digitalen Zwillingen von Vorhofflimmerpatienten unterschiedliche Therapieansätze systematisch verglichen. Sie konnten zeigen, dass die präzise Identifikation der Gewebeveränderungen entscheidend ist. Personalisierte Computermodelle können helfen den optimalen Therapieerfolg mit dem kleinstmöglichen Eingriff zu erzielen.

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EMBC 22

Die 44. Internationale Konferenz für Technik in Medizin und Biologie (EMBC) fand vom 11. bis 15. Juli 2022 in Glasgow, Scotland, statt.
Vier Vertreter des Instituts für Biomedizinische Technik (IBT) nahmen an der EMBC 22 teil und hielten drei vollständige Vorträge und einen Kurzvortrag.

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Konferenz „Computational and Mathematical Biomedical Engineering“

Die diesjährige „Computational and Mathematical Biomedical Engineering“ Konferenz (CMBE22) fand vom 27. bis 29. Juni an der Politecnico di Milano (Italien) statt. Jochen Brenneisen präsentierte die neuesten Simulationsergebnisse der Immersed Boundary Method zur Simulation der Fluiddynamik im Herzen.

Es war eine großartige Konferenz mit hochinteressanten Vorträgen und stimulierenden Diskussionen. Die Conference proceedings werden demnächst auf https://www.compbiomed.net/2021/ veröffentlicht.

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IBT-Forschung im "AI in Healthcare Highlights & Milestones" Report 3/22

Die Methode des maschinellen Lernens zur Vorhersage des Therapieerfolgs bei Vorhofflimmern auf der Grundlage des EKGs ist einer der ersten Ansätze, der ausschließlich mit Daten aus Computermodellen trainiert wurde und den Erfolg auf realen klinischen Daten unter Beweis gestellt hat.
[Report] [Paper]

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