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Modularisierte Plattform für Medizinische Bilddaten (MMIP)

Die modularisierte Plattform für medizinische Bilddaten erlaubt mittels nahtloser Integration von Modulen und intelligenter Steuerung des Datenflusses die schnelle und einfache Umsetzung von Ansätzen aus der Forschung und beschleunigt so die klinische Evaluation innovativer Ansätze («rapid prototyping»). PD Dr. Andreas Hötker, Universität Zürich, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie Steven… Weiterlesen »Modularisierte Plattform für Medizinische Bilddaten (MMIP)

AUTODIDACT: Automatisierte Annotation von Videodateien zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung auf der Cockpit-Plattform von Intensivstationen

Wir entwickeln eine Software, die modernste Computer-Vision-Modelle verwendet, um nützliche Anmerkungen wie Bewegungen von Patient:innen sowie Eingriffe des Personals aus den von der IT-Plattform ICU Cockpit erfassten Videodateien am Spitalbett zu erstellen. Dieses Tool wird die Gesundheitsergebnisse der Patient:innen verbessern und ist die «letzte Meile» in der Entwicklung des ICU… Weiterlesen »AUTODIDACT: Automatisierte Annotation von Videodateien zur Unterstützung der klinischen Entscheidungsfindung auf der Cockpit-Plattform von Intensivstationen

Das Ethik-Assessment-Tool für den humanitären Einsatz von Drohnen (E-HUD)

Dieses Projekt ist der «Spin-Off» des FEAHD-Projekts, das die ethischen, rechtlichen und sozialen Auswirkungen des humanitären Einsatzes von Drohnen untersucht. Es stützt sich auf eine umfassende Literaturrecherche, zwei Feldstudien in Nepal und Malawi sowie auf das Framework for the Ethics Assessment of Humanitarian Drones (FEAHD). Mit diesem Projekt werden zwei… Weiterlesen »Das Ethik-Assessment-Tool für den humanitären Einsatz von Drohnen (E-HUD)

LEAD – LEarning from the pAst

Implementierung der Daten- und Visualisierungsdrehscheibe LEAD – LEarning from the pAst: Digitalisierte Pandemievergangenheit in der Schweiz Die Geschichte bietet Szenarien aus vergangenen Pandemien. In der Schweiz sind diese vergangenen Erfahrungen zu wenig erforscht, sie sind nicht präsent. Wir digitalisieren derzeit grosse Mengen an historischen Daten. Nun wollen wir die «letzte… Weiterlesen »LEAD – LEarning from the pAst

Research Video im Format Modcast

Das Projekt basiert auf einem 4-jährigen, SNF Forschungsprojekt, das es ermöglicht, Videos, Texte sowie weitere Elemente in eine intuitiv navigierbare und langfristig stabile Publikationsform zu übertragen. Die «letzte Meile» dieses Projektes verwirklicht die langfristige Archivierung und niederschwellige Zugänglichkeit. Dr. Gunter Lösel, ZHdK Darstellende Künste und Film Charlotte Axelsson, ZHdK E-Learning… Weiterlesen »Research Video im Format Modcast

Biodiversity Value At Risk

Bewertung und Digitalisierung von Risiken, die sich aus dem Verlust der biologischen Vielfalt ergeben Wir schlagen eine vollständig digitale, wissenschaftlich fundierte Lösung vor, die Unternehmen eine vorausschauende Orientierungshilfe in Bezug auf die mit dem Verlust der biologischen Vielfalt verbundenen finanziellen Risiken bieten kann. Wir beabsichtigen, verständliche Risikokennzahlen über eine Benutzeroberfläche… Weiterlesen »Biodiversity Value At Risk

FlowLight

Förderung produktiver Arbeit an hybriden Arbeitsplätzen durch ein Ambient Display In kollaborativen Arbeitsumgebungen werden Wissensarbeiter:innen häufig von ihren Kolleg:innen unterbrochen, entweder persönlich im Büro oder über Online-Kanäle wie E-Mail, Chat und Videoanrufe. In unserer früheren Arbeit haben wir Unterbrechungen und ihre Auswirkungen auf die Produktivität untersucht und einen Forschungsprototyp, das… Weiterlesen »FlowLight

Computergestützte Vorhersage von Long COVID im Kanton Zürich

Etwa 30 % der COVID-19-Patient:innen erholen sich nicht und entwickeln langfristige Symptome (Long COVID). Auf der Grundlage von Serum-Immunglobulin-Messungen haben wir einen Vorhersage-Score entwickelt, mit dem sich das individuelle Risiko, Long COVID zu entwickeln, berechnen lässt. Wir schlagen vor, diesen Score in der Region Zürich und darüber hinaus mittels einer… Weiterlesen »Computergestützte Vorhersage von Long COVID im Kanton Zürich

Deep Brain Vessel Profiler

Verbesserte Hirnangiogramme für personalisiertes Schlaganfall-Management Die Architektur der versorgenden Hirnblutgefässe beeinflusst das Auftreten und den Schweregrad eines Schlaganfalls. DeepBVP extrahiert den Circle of Willis aus der MRA, annotiert automatisch Gefässsegmente und charakterisiert sie morphologisch und topologisch. Wir verwenden Deep-Learning-Methoden mit einer soliden Wissens- und Datenbasis von unseren klinischen Partnern. Prof.… Weiterlesen »Deep Brain Vessel Profiler

You+Care

Digitale Unterstützung für betreuende Angehörige Wie können Menschen, die pflegebedürftige Angehörige betreuen, unterstützt werden? Bei dem Projekt You+Care entwickeln Samuel Wehrli und Barbara Baumeister (beide ZHAW, Departement Soziale Arbeit) mit Jürgen Späth (ZHdK, Departement Design) gemeinsam mit We+Tech und Pro Aidants, dem Verein zur Koordination der Anliegen von Betreuenden hilfs-… Weiterlesen »You+Care