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Millionen-Projekt "InduKo"  bewilligt  

06. Juni 2021. Gemeinsam mit Prof. Dr. Markus Speidel ist das Teilprojektes "Messangerdienst im Hochschulumfeld basierend auf der Blockchain-Technologie" bewilligt worden. Das Teilprojekt  ist Teil des Gesamtprojektes " InduKo - Innovation durch Kollaboration - Lehren und Lernen in einer vernetzten Community" und von der Stiftung  Innovation in der Hochschullehre mit knapp 4 Mio. € bewilligt worden.

Damit unterstützt das ICPS auch hier unter anderem die Digitalisierung in der Hochschullehre und hofft die Digitalisierung insgesamt voran zu bringen. 

Hurra, es ist vollbracht, das ICPS ist gegründet

06. Februar 2021. Es ist soweit, dass Institut für Intelligente Cyber-Physische Systeme (ICPS) ist gegründet. Es besteht nun aus 4 Mitgliedern und wird geleitet durch Prof. Dr. Alexander Jesser (Professor für Eingebettete Systeme und Nachrichtentechnik).

Das Institut erhält das offizielle Logo.

und wird nun damit zur Stärkung der Forschung an der Hochschule Heilbronn beitragen.

Wir wünschen allen Beteiligten viel Erfolg.

Auftragsforschung im Bereich Digitalisierung mit der CeraCon GmbH gestartet.

Prof. Dr. Alexander Jesser startet ein bedeutendes Forschungsprojekt mit der CeraCon GmbH im Bereich von Industrie 4.0, um die Digitalisierung im Bereich der Thermosysteme voran zu bringen.

[Fränkische Nachrichten Nr. 20, Sa. 7. Sept. 2019]

Die CeraCon GmbH ist ein mittelständisches aus dem Hohenlohekreis, dass unter anderem mit Thermosystemen beschäftigt. 

Fernsehauftritt bei L-TV vom 27.08.2020

Aufgrund der Corona-Erkennungssoftware wurden Fernsehaufnahmen im Labor für Eingebettete Systeme und Nachrichten von Herrn Prof. Dr. Alexander Jesser durchgeführt. Am 27.8.2020 sind die Aufnahmen dann bei L-TV (www.l-tv.de) ausgestrahlt worden.

Fernsehauftritt am 27.08.2020

Forschungsprojekt zum Thema "Echtzeitfähige Bildverarbeitungssystem zur automatischen Erkennung von Spanwicklungen" gestartet 

01. Januar 2021. Prof. Dr. Alexander Jesser erhielt gemeinsam mit den Unternehmen SH Digital Management GmbH und der KW Präzisionswerkzeuge GmbH den Zuwendungsbescheid für ein weiteres Forschungsprojekt aus dem Förderaufruf "KI-Innovationswettbewerb BW" des Landes Baden-Württemberg. 

Das Projekt mit dem Titel "Echtzeitfähiges Bildverarbeitungssystem zur automatischen Erkennung von Spanwicklungen und Qualitätsmerkmalen in zerspanenden Prozessen auf Basis von KI-Algorithmen" stellt ein zukunftsweisendes Forschungsprojekt im Bereich zerspanender Prozesse dar.

Auch in diesem Projekt beteiligen sich neben Roman Radtke auch mehrere Studenten, die ihre Abschlussarbeiten und studentischen Labore durchführen.

Von Studentin entwickelte  Röntgen-Software findet Anwendung in Indien

Was bislang nur Theorie war, findet nun praktische Anwendung: Die von der Künzelsauer Studentin Lena Kopp entwickelte Röntgen-Software zur Früherkennung einer Corona-Erkrankung wird bald in Indien eingesetzt. Der gemeinnützige medizinische Verein Shining Eyes mit Sitz in Flein möchte die Software nutzen. Er setzt sich für eine bessere medizinische Versorgung in den ländlichen Regionen im indischen Bundestaat Westbengalen ein.

Professor Alexander Jesser, der die Studentin bei der Entwicklung der Software betreut hat, freut sich über die geplante Anwendung: „Gerne stellen wir dem Verein die Software zur Verfügung. Wir haben darüber hinaus eine weitere Zusammenarbeit beschlossen, um die Software zukünftig auch für Lungen- und Knochentuberkulose einsetzen zu können.“ Über Corona hinaus könne die Software damit auch den vielen Kindern helfen, die von diesen Krankheiten betroffenen sind.

Die Vereinsvorsitzende ist die Kinderärztin Monika Golembiewski (links im Bild). Sie widmet sich seit mehr als 25 Jahren der Entwicklungszusammenarbeit in Indien und erfuhr über einen Zeitungsbericht von der an der HHN entwickelten Röntgenbild-Software. „Ich dachte sofort an einen möglichen Einsatz bei uns vor Ort in Indien und blicke der Kooperation mit der Hochschule Heilbronn froh und optimistisch entgegen. Es ist ein sehr spannendes Projekt mit großem Potenzial und wir sind froh, über die Bereitschaft von Herrn Jesser und Frau Kopp ihre Forschungsentwicklungen mit uns zu teilen und sogar im Hinblick auf Tuberkulose zu erweitern.“ 

Porträt der Studentin Lena Kopp.

Freut sich, dass ihre Entwicklung bald zum Einsatz kommt: Lena Kopp Foto: privat 

Lena Kopp, die am Campus Künzelsau der Hochschule Heilbronn Elektrotechnik studiert, entwickelte eine Röntgen-Software zur Früherkennung einer Corona-Infektion. 

Üblicherweise wird bei Verdacht auf eine Infektion mit dem Virus der bekannte Nasen- und Rachenabstrich durchgeführt. Bei Verdacht auf einen schweren Verlauf wird eine Computertomographie (CT) angeordnet. In Entwicklungsländern stehen weder Test-Kits, noch Möglichkeiten einer CT ausreichend zur Verfügung. Hier setzt die Software an: Sie kann automatisch zwischen einer bakteriellen- und einer viralen Lungen-Erkrankung unterscheiden.

Forschungsprojekt zum Thema Predictive Maintenance gestartet

Prof. Dr. Alexander Jesser startet das Forschungsprojekt zum Thema Predictive Maintenance mit der CeraCon GmbH

[www.maschinenbau-direkt.de vom 15. August 2019]

Gefördert wird das Projekt durch die AiF Projekt GmbH - vertreten durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWi) mit dem Förderkennzeichen: ZF4644801LP8

Ist es Corona? Studentin entwickelt Röntgen-Software

Heilbronn / Künzelsau, Juli 2020. Das neuartige Corona-Virus SARS-CoV-2 fordert schnelle Lösungen, um Erkrankten effizient helfen zu können. Eine Früherkennung kann insbesondere bei einem potentiell schweren Verlauf Leben retten. Genau hier setzt die Studentin Lena Kopp an. Sie studiert Elektrotechnik am Campus Künzelsau der Hochschule Heilbronn, Reinhold-Würth-Hochschule und entwickelte eine Röntgen-Software, zur Früherkennung einer Corona-Infektion.

Mit ihrer Möglichkeit, Röntgenbilder zur Covid-19-Diagnose einzusetzen, geht sie sogar einen Schritt weiter: "Mir ist es besonders wichtig mit meiner Arbeit etwas zu tun, was Menschen in ärmeren Ländern in dieser schwierigen Zeit von Nutzen sein kann.“

Denn: Üblicherweise wird bei Verdacht auf eine Infektion mit dem Virus der bekannte Nasen- und Rachenabstrich durchgeführt. Bei Verdacht auf einen schweren Verlauf wird eine Computertomographie (CT) angeordnet. In Entwicklungsländern stehen weder Test-Kits, noch Möglichkeiten einer CT ausreichend zur Verfügung.

So hat Lena Kopp in ihrer Studienarbeit eine Röntgen-Software entwickelt, die zwischen einer bakteriellen- und einer viralen Lungen-Erkrankung unterscheiden kann – völlig automatisch. Ihr Beweggrund: "Da oft kein CT-Equipment zur Verfügung steht, konventionelles Röntgen jedoch inzwischen weit verbreitet ist, ist es aus meiner Sicht besonders sinnvoll die vorhandenen Möglichkeiten optimal zu nutzen und zur Unterstützung der Ärzte Röntgenbilder automatisiert auswerten zu können“, sagt die Studentin weiter.

Ansatzpunkt zur Unterscheidung der Infektionsursache

Prof. Dr. Alexander Jesser betreute gemeinsam mit seinem Mitarbeiter Roman Radtke die Studentin bei ihrer vielversprechenden Forschungsarbeit. Prof. Dr. Jesser erläutert: "Bei einer Erkrankung der Lunge ist das betroffene Gewebe meist weniger transparent für die Röntgenstrahlung und kann durch seine Form und Abgrenzung Aufschluss geben, um welche Art der Krankheit es sich handelt. Eine Covid-19-Erkrankung zeigt meist milchglasartige Veränderungen in beiden Lungenflügeln. Ist eine Erkrankung der Lunge durch eine Infektion mit Bakterien erfolgt, ist mehrheitlich nur ein Flügel der Lunge verändert. Eine gleichmäßige Ausbreitung über alle Bereiche der Lunge ist dabei also ein Hinweis auf eine Covid-19-Infektion.“

Ein Röntgenbild zeigt die einseitige Veränderung in der Lunge.

Eine einseitige Veränderung in der Lunge ist ein Hinweis für Bakterien.

Das Röntgenbild zeigt eine gleichmäßige Veränderung über die gesamte Lunge.

Eine gleichmäßige Veränderung in beiden Lungenflügeln ist ein Zeichen für Corona.

Die Auswertung der Röntgenbilder

Zur automatisierten Auswertung werden die Aufnahmen in einen Standard-PC eingelesen und mit einer speziellen mathematischen Operation der Kontrast erhöht - ein Vorteil bei qualitativ schlechten Aufnahmen, die mit älteren Röntgenanlagen entstehen. Die Software erstellt neben einem Falschfarbenbild, das die Auswertung vereinfachen kann, ein Binärbild, auf welchem sich bereits die Umrisse der Lunge sowie Spuren von geschädigtem Gewebe erkennen lassen. Durch einen weiteren Algorithmus werden die im Binärbild vorhandenen Kanten und Grenzen der einzelnen Bereiche ermittelt. Die Software kann durch weitere Berechnungen Flächen- und Symmetriebetrachtungen vollziehen und anhand dieser mit großer Wahrscheinlichkeit zwischen bakterieller- oder viraler Lungenentzündungen unterscheiden.

Eine Falschfarbendarstellung einer Lunge.

Ein Falschfarbenbild der Lunge, das die Auswertung vereinfachen kann. 

Auch Radiologe am Universitätsspital Basel, Dr. Konrad Appelt, der beratend zur Forschungsarbeit beigetragen hat, sieht die automatisierte medizinische Auswertung von Röntgenbildern positiv: "Klar ist, dass durch diese Methode ein qualifizierter Arzt nicht ersetzen werden kann und ein einfaches Röntgenbild nicht die diagnostische Qualität eines Computertomographens aufweist, sie kann aber eine sehr sinnvolle, zusätzliche Maßnahme zur Diagnose der Covid-19-Erkrankung sein.“ 

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