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Allgemeine Angaben
Projektpraktikum Human-Centered Neuroengineering: Neurorehabilitation 
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Vorlesung
1
Wintersemester 2020/21
Lehrstuhl für Kognitive Systeme (Prof. Cheng)
(Kontakt)
Details
Angaben zur Abhaltung
"Die Studierenden bilden Teams, um an wissenschaftlich-technisch-sozialen Problemstellungen im Zusammenhang mit Neurorehabilitation zu arbeiten. Von technischer Seite liegt ein besonderer Schwerpunkt darauf, wie Exoskelette, Brain-Machine Interfaces (mit EEG und EMG), sowie Virtual Reality die Neurorehabilitation von Patienten mit Schlaganfall unterstützen können.In sozialer Hinsicht soll ein Fokus darauf gelegt werden, in welchen strukturellen Umgebungen (von Reha-Kliniken bis Home-based Rehabilitation) und mit Unterstützung welcher Stakeholder Neurorehabilitation durchgeführt wird und werden kann. Von Interesse ist aber auch die individuelle Interaktion mit der Rehabilitationstechnik. Diese sollte möglichst menschzentriert entwickelt werden und den Bedürfnissen und Interessen der Betroffenen entsprechen, z.B. durch personalisierte Rehabilitationsprogramme und Gamifikation. Im Sinne des Human-Centered Engineerings sollen die Studierenden die Perspektive von Betroffenen nach Möglichkeit partizipativ und wertesensibel einbinden.

Der Kurs ist in 4 verschieden Phasen aufgeteilt:
- Kick-off Phase: Die Studierenden erhalten in Einführungsvorlesungen einen Überblick zu den Themen Neurorehabilitation, Exoskelette, Human-Centered Engineering, Responsible Neuroengineering und Virtual Reality in der Robotik & im Neuroengineering. Währenddessen lernen sie verschiedene technische Methoden (EMG, EEG, exoskelette, VR) kennen.
- Projektfindungsphase: Auf Basis der theoretischen Vorträge, der wissenschaftlichen Literatur und unter Einbeziehung der Perspektive von SchlaganfallpatientInnen erstellen die Studierenden Projektpläne und stellen diese in einer Projekt-Kick-off Präsentation vor.
- Iterative Entwicklungsphase: Die Studierenden entwickeln und implementieren die Algorithmen und Hardwaresysteme. Diese Entwicklung verläuft Hand in Hand mit der Test- und Validationsphase - durch objektive Metriken und durch Einbeziehung der Perspektive von Betroffenen.
- Reflexionsphase: Die Studierenden präsentieren ihre Ergebnisse und schreiben einen Bericht über ihre technischen und wissenschaftlichen Projektergebnisse. Darin reflexieren sie auch die sozialen und ethischen Aspekte ihres Projektes. "
"
Die Studenten sollten Programmierkenntnisse haben. Vorwissen in Maschinellem Lernen und in Signalverarbeitung sind hilfreich. "
"Am Ende des Kurses sollten die Studenten in der Lage sein:
- robotische Neurorehabilitationsmethoden mit Exoskeletten und Virtual Reality zu verstehen und zu entwickeln
- neuronale Signale (EEG, EMG) aufzunehmen und zu verarbeiten
- Algorithmen des maschinellen Lernens auf neuronale Daten anwenden und weiterentwickeln
- Sensorische Rückkopplung zu integrieren

Nicht-technische Fähigkeiten werden ebenso erlernt: Die Studierenden sind in der Lage:
- ein technisches Projekt zu organisieren und zu leiten.
- in kleinen Gruppen zu arbeiten und die Fortschritte, die in der Gruppe erreicht werden, zu kommunizieren.
- Menschen partizipatorisch in ihre Forschungs- und Entwicklungsarbeit einzubinden
- Methoden des menschzentrierten Designprozesses anzuwenden und Neurotechnologien nach sozialen und ethischen Gesichtspunkten zu reflektieren
"
Englisch

"Folgende Lehrmethonden werden angewendet:
- Einführungsvorlesungen
- Gruppenarbeit zu Human-Centered und Responsible Neuroengineering
- Unabhängige Projektarbeit im Labor
- Regelmäßige Kolloquia mit den Dozenten"
Details
Für die Anmeldung zur Teilnahme müssen Sie sich in TUMonline als Studierende*r identifizieren.
Zusatzinformationen
"Brain-Machine Interfaces: From Basic Science to Neuroprostheses and Neurorehabilitation. Mikhail A. Lebedev, Miguel A. L. Nicolelis. Physiological reviews (2017)
- Long-Term Training with a Brain-Machine Interface-Based Gait Protocol Induces Partial Neurological Recovery in Paraplegic Patients. Donati et al. (2016)
- Human-Machine Symbiosis: The Foundations of Human-centred Systems Design. Editor: Karamjit S. Gill (1996)
- Virtual Reality in Medicine. Robert Riener, Matthias Harders (2012)
- Motor learning: It's relevance to stroke recovery and neurorehabilitation. John W. Krakauer (2006)
- Robot-aided neurorehabilitation of the upper extremities. Robert Riener et al. (2005)"