The Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna have established a collaboration, supported by the Austrian Science Fund FWF, with the objective of fostering the sustainable interlinking of basic university research and applied brain research. As part of this project, seven doctoral positions will be established with the objective of developing new methods in the fields of ultra-high field magnetic resonance imaging, histology and artificial intelligence. The objective of the research is to advance the treatment of brain tumours and demyelinating diseases such as multiple sclerosis. A novel research platform is being established with the objective of consolidating scientific findings. This initiative will facilitate the integration of scientific expertise and cutting-edge technology from three departments of the Medical University of Vienna: the University Clinics for Radiology and Nuclear Medicine, Neurology, and Neurosurgery; and the Carinthia University of Applied Sciences, which offers programmes in Engineering & IT, Medical Engineering, and Analytics. The objective of this collaborative doctoral programme is, among other things, to identify new clinically relevant biomarkers for neurological diseases through the development of innovative MR imaging methods. These technologies are to be employed in the future as analysis and visualisation tools with a high clinical impact. The collaboration between the Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna should also facilitate the training of the next generation of scientists, developers and doctors who will be able to utilise these technologies in conjunction with one another in routine clinical practice. One example of this would be the optimisation of neurosurgical planning to better determine the type of tumour, its environment and the simulation of the procedure with the help of virtual reality. In order to meet the highest international standards, the doctoral programme includes at least one stay abroad per doctoral student with international research partners. Seven international renowned cooperation partners from academia (e.g. Harvard and MIT) and industry (e.g. ICOMETRIX) have agreed to host our candidates. In addition to the positive effects for all stakeholders involved in this project, this interdisciplinary and cooperative doctoral programme will also significantly increase the proportion of medical research in Carinthia as the latest findings from Austria's largest medical research institution will be incorporated.

The Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna have established a collaboration, supported by the Austrian Science Fund FWF, with the objective of fostering the sustainable interlinking of basic university research and applied brain research. As part of this project, seven doctoral positions will be established with the objective of developing new methods in the fields of ultra-high field magnetic resonance imaging, histology and artificial intelligence. The objective of the research is to advance the treatment of brain tumours and demyelinating diseases such as multiple sclerosis. A novel research platform is being established with the objective of consolidating scientific findings. This initiative will facilitate the integration of scientific expertise and cutting-edge technology from three departments of the Medical University of Vienna: the University Clinics for Radiology and Nuclear Medicine, Neurology, and Neurosurgery; and the Carinthia University of Applied Sciences, which offers programmes in Engineering & IT, Medical Engineering, and Analytics. The objective of this collaborative doctoral programme is, among other things, to identify new clinically relevant biomarkers for neurological diseases through the development of innovative MR imaging methods. These technologies are to be employed in the future as analysis and visualisation tools with a high clinical impact. The collaboration between the Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna should also facilitate the training of the next generation of scientists, developers and doctors who will be able to utilise these technologies in conjunction with one another in routine clinical practice. One example of this would be the optimisation of neurosurgical planning to better determine the type of tumour, its environment and the simulation of the procedure with the help of virtual reality. In order to meet the highest international standards, the doctoral programme includes at least one stay abroad per doctoral student with international research partners. Seven international renowned cooperation partners from academia (e.g. Harvard and MIT) and industry (e.g. ICOMETRIX) have agreed to host our candidates. In addition to the positive effects for all stakeholders involved in this project, this interdisciplinary and cooperative doctoral programme will also significantly increase the proportion of medical research in Carinthia as the latest findings from Austria's largest medical research institution will be incorporated.

The Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna have established a collaboration, supported by the Austrian Science Fund FWF, with the objective of fostering the sustainable interlinking of basic university research and applied brain research. As part of this project, seven doctoral positions will be established with the objective of developing new methods in the fields of ultra-high field magnetic resonance imaging, histology and artificial intelligence. The objective of the research is to advance the treatment of brain tumours and demyelinating diseases such as multiple sclerosis. A novel research platform is being established with the objective of consolidating scientific findings. This initiative will facilitate the integration of scientific expertise and cutting-edge technology from three departments of the Medical University of Vienna: the University Clinics for Radiology and Nuclear Medicine, Neurology, and Neurosurgery; and the Carinthia University of Applied Sciences, which offers programmes in Engineering & IT, Medical Engineering, and Analytics. The objective of this collaborative doctoral programme is, among other things, to identify new clinically relevant biomarkers for neurological diseases through the development of innovative MR imaging methods. These technologies are to be employed in the future as analysis and visualisation tools with a high clinical impact. The collaboration between the Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna should also facilitate the training of the next generation of scientists, developers and doctors who will be able to utilise these technologies in conjunction with one another in routine clinical practice. One example of this would be the optimisation of neurosurgical planning to better determine the type of tumour, its environment and the simulation of the procedure with the help of virtual reality. In order to meet the highest international standards, the doctoral programme includes at least one stay abroad per doctoral student with international research partners. Seven international renowned cooperation partners from academia (e.g. Harvard and MIT) and industry (e.g. ICOMETRIX) have agreed to host our candidates. In addition to the positive effects for all stakeholders involved in this project, this interdisciplinary and cooperative doctoral programme will also significantly increase the proportion of medical research in Carinthia as the latest findings from Austria's largest medical research institution will be incorporated.

The Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna have established a collaboration, supported by the Austrian Science Fund FWF, with the objective of fostering the sustainable interlinking of basic university research and applied brain research. As part of this project, seven doctoral positions will be established with the objective of developing new methods in the fields of ultra-high field magnetic resonance imaging, histology and artificial intelligence. The objective of the research is to advance the treatment of brain tumours and demyelinating diseases such as multiple sclerosis. A novel research platform is being established with the objective of consolidating scientific findings. This initiative will facilitate the integration of scientific expertise and cutting-edge technology from three departments of the Medical University of Vienna: the University Clinics for Radiology and Nuclear Medicine, Neurology, and Neurosurgery; and the Carinthia University of Applied Sciences, which offers programmes in Engineering & IT, Medical Engineering, and Analytics. The objective of this collaborative doctoral programme is, among other things, to identify new clinically relevant biomarkers for neurological diseases through the development of innovative MR imaging methods. These technologies are to be employed in the future as analysis and visualisation tools with a high clinical impact. The collaboration between the Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna should also facilitate the training of the next generation of scientists, developers and doctors who will be able to utilise these technologies in conjunction with one another in routine clinical practice. One example of this would be the optimisation of neurosurgical planning to better determine the type of tumour, its environment and the simulation of the procedure with the help of virtual reality. In order to meet the highest international standards, the doctoral programme includes at least one stay abroad per doctoral student with international research partners. Seven international renowned cooperation partners from academia (e.g. Harvard and MIT) and industry (e.g. ICOMETRIX) have agreed to host our candidates. In addition to the positive effects for all stakeholders involved in this project, this interdisciplinary and cooperative doctoral programme will also significantly increase the proportion of medical research in Carinthia as the latest findings from Austria's largest medical research institution will be incorporated.

The Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna have established a collaboration, supported by the Austrian Science Fund FWF, with the objective of fostering the sustainable interlinking of basic university research and applied brain research. As part of this project, seven doctoral positions will be established with the objective of developing new methods in the fields of ultra-high field magnetic resonance imaging, histology and artificial intelligence. The objective of the research is to advance the treatment of brain tumours and demyelinating diseases such as multiple sclerosis. A novel research platform is being established with the objective of consolidating scientific findings. This initiative will facilitate the integration of scientific expertise and cutting-edge technology from three departments of the Medical University of Vienna: the University Clinics for Radiology and Nuclear Medicine, Neurology, and Neurosurgery; and the Carinthia University of Applied Sciences, which offers programmes in Engineering & IT, Medical Engineering, and Analytics. The objective of this collaborative doctoral programme is, among other things, to identify new clinically relevant biomarkers for neurological diseases through the development of innovative MR imaging methods. These technologies are to be employed in the future as analysis and visualisation tools with a high clinical impact. The collaboration between the Carinthia University of Applied Sciences and the Medical University of Vienna should also facilitate the training of the next generation of scientists, developers and doctors who will be able to utilise these technologies in conjunction with one another in routine clinical practice. One example of this would be the optimisation of neurosurgical planning to better determine the type of tumour, its environment and the simulation of the procedure with the help of virtual reality. In order to meet the highest international standards, the doctoral programme includes at least one stay abroad per doctoral student with international research partners. Seven international renowned cooperation partners from academia (e.g. Harvard and MIT) and industry (e.g. ICOMETRIX) have agreed to host our candidates. In addition to the positive effects for all stakeholders involved in this project, this interdisciplinary and cooperative doctoral programme will also significantly increase the proportion of medical research in Carinthia as the latest findings from Austria's largest medical research institution will be incorporated.

Korrigierende Bildverarbeitungsmethoden wurden zur Bildqualitätsverbesserung mittels schneller Hardwareumgebung implementiert. Die Korrekturverfahren werden auf ihre Funktionalität für medizinische Anwendungen beschrieben, untersucht und gegebenenfalls für Produkttauglichkeit angepasst und optimiert.

Im Bereich der mobilen Pflege ist es wichtig die Vitaldaten der PatientInnen möglichst rasch und einfach zu erfassen und an eine zentrale Stelle zu übertragen. Viele verschiedene Sensoren die am Markt erhältlich sind haben proprietäre Schnittstellen und sind nicht einheitlich ansprechbar. Durch dieses Projekt sollen medizinische Geräte wie Blutdruck, Puls und Diabetes an eine mobile Applikation der Firma iLogs angebunden werden. Weiters sollen die Daten im CDA Level 2 übertragen werden.

Das Unternehmen will ein speziell an den Rücken (Wirbelsäule) angepasstes Sitzprofil für Stühle oder Sitzbänke entwickeln. Dadurch soll es möglich sein, ein speziell an die Kunden angepasstes, individuelles Sitzprofil auf einen Sessel oder eine Sitzbank zu übertragen.

Im Rahmen dieses Projektes soll untersucht werden, ob es möglich ist durch Vermessung des Rückens (Wirbelsäule) ein spezielles Rückenprofil abzuleiten, welches für die maschinelle Fertigung verwendet werden kann.

Im Rahmen einer Studie sollen verschiedene Verfahren getestet und deren Genauigkeit untersucht werden. Ziel des Projektes ist es, ein Konzept zur Erfassung von unterschiedlichen Profilen in einer für moderne Bearbeitungsmaschinen (CNC Maschinen) verständlichen Datenbasis auszuarbeiten.

Älteren Mitmenschen soll eine einfache, motivierende Möglichkeit geboten werden, sich körperlich im vertrauten Wohnungsumfeld fit zu halten. Dank zahlreicher Studien weiß man heute, dass strukturiertes, regelmäßiges Training eine der wichtigsten, wenn nicht gar die wichtigste Säule zur Prävention und Rehabilitation der Volkskrankheit Nummer eins - des metabolischen Syndroms - ist. Pedersen und Saltin beschreiben umfassend wie Sport und Bewegung zur Behandlung von Erkrankungen wie etwa das metabolische Syndrom mit seinen Begleiterkrankungen eingesetzt werden kann. Eine dosiert eingesetzte Trainingstherapie verbessert das psychosoziale und körperliche Wohlbefinden sowie den Fitnesszustand, vermindert das Beschwerdebild und kann das Fortschreiten von Erkrankung aufhalten oder sogar umkehren. Aus diesem Grund müssen innovative Technologien im Bereich von "Ambient Assisted Living" entwickelt werden, die die Menschen nicht nur länger gesund halten sondern auch den Therapieprozess nach Auftreten eines gesundheitlichen Problems effektiver und gleichzeitig kostenreduzierender machen.

Im Rahmen des Projektes Health@Home wird ein neuartiger Therapieprozess entwickelt, der gestützt auf moderner IT-Technologie älteren Menschen die Teilnahme an medizinisch laufend kontrollierten Gesundheitstrainings im vertrauten Wohnbereich ermöglicht (Home Based Training). Damit werden einerseits Kosten im Vergleich von derzeit üblichen stationären Aufenthalten in Therapiezentren erheblich reduziert und andererseits gerade älteren Menschen die Teilnahme an den medizinisch indizierten Gesundheitstrainings erleichtert. Konkret sollen Risikopersonen für kardiale Ereignisse bzw. von PatientInnen mit einer koronaren Herzerkrankung in der Rehabilitation angesprochen werden. Bei der Risikogruppe der Herzkreislaufpatienten kann durch gezielte Trainingsprogramme einerseits präventiv vorgebeugt werden und anderseits nach einer koronaren Herzerkrankung ein kontrolliertes Krafttraining in den eigenen vier Wänden möglich gemacht werden. Gerade im Bereich des Gesundheitstrainings für ältere Mitmenschen und/oder Risikogruppen wird das kontrollierte Krafttraining eine immer wichtigere Trainingsform.

Ein Sensorframework soll gewährleisten, dass auf die verwendeten Sensoren (Herzfrequenz, Kraft) einheitlich zugegriffen werden kann. Die Messdaten der Sensoren können intern als Messreihen (Zeitreihe) angesprochen werden. Die Übertragung der Messwerte auf den Trainings-Coach soll mittels einer Funkschnittstelle RF-Protokoll (z.B. Bluetooth, Zigbee), durchgeführt werden. Bezüglich der Kraftmessung wurde einerseits ein Kraftsensor entwickelt, welcher im Theraband integriert werden kann und andererseits eine bildhafte Verfahren welches in der Lage ist die Kraft aus dem Dehnungszustand des Bandes zu berechnen. Die gemessenen und errechneten Werte werden dann über das Sensorframework den anderen Komponenten zur Verfügung gestellt. Der Trainings-Coach interagiert mit den AnwenderInnen permanent mittels Sprachausgabe während und nach einer Trainingseinheit. Alle Benutzerdaten einer Trainingseinheit sollen in einem Decision Support System (DSS) aufbereitet und visualisiert werden können, um eine eventuelle Anpassung des Trainingsprogrammes durchführen bzw. den Trainingsfortschritt sichtbar machen zu können. Durch die Aufzeichnung der Trainingsdaten kann durch die TherapeutInnen kontrolliert werden, ob die Trainingseinheit korrekt nach den Vorgaben durchgeführt wurde.

Alle während einer Trainingseinheit erfassten Daten werden in einem zentralen Trainingsdaten-Repository abgelegt. Auf dieses Repository sollen sowohl die verantwortlichen ÄrztInnen und TherapeutInnen, als auch die PatientInnen unter Einhaltung der aktuellen Sicherheitsrichtlinien Zugriff erhalten. Die PatientInnen erhalten damit die Möglichkeit, ihren Trainingszustand im Sinne eines Trainingstagebuches selbst verfolgen zu können.

Vor dem Training ladet die mobile Einheit von der DSS Zentrale das, für die Anwenderin/den Anwender, spezifizierte Trainingsprofil und startet nach einer kurzen Begrüßung mit den Einweisungen in die Trainingseinheit. Die während des Trainings gemessene Herzfrequenz und am Theraband auf-tretenden Kräfte werden permanent via Funkschnittstelle an den Trainings-Coach übertragen. Dies geschieht automatisiert und muss nur einmal bei der Installation durchgeführt werden. Der mobile Trainings-Coach übermittelt der Anwenderin/dem Anwender ein Audio-Feedback über den Fort-schritt und den aktuellen Status des Trainings. Sobald das Training beginnt, wird in der Zentrale ein neuer Trainingsdatensatz angelegt und initialisiert. Zeitreihen beider Sensoren werden zeitsynchron für die Dauer der Trainingseinheit übertragen und gespeichert, damit der Therapeut/die Therapeutin über das DSS Portal die Möglichkeit hat jede Trainingseinheit sofort zu kontrollieren.

Im Rahmen des Projektes BISS sollen Krankenhausdaten herangezogen werden, um eine Effizienzsteigerung bei der Bilanzierung erreichen zu können. Dabei sollen mathematische Modelle der Optimierung zum Einsatz kommen. Im Zuge der Antragserstellung soll die FH Kärnten Expertise im Bereich der Optimierung und im Bereich von Krankenhausinformationssystemen zur Verfügung stellen. Das Vorhaben soll durch Experten der FHK hinsichtlich der Umsetzbarkeit und Methodik geprüft werden.

Es ist zu untersuchen inwieweit Low-Cost Sensoren geeignet sind , urn wahrend eines Krafttrainings die aufgewendete Kraft und AusHihrungsgeschwindigkeit valide zu ermitteln. Durch den Einsatz solcher Sensoren soli es kostengUnstig moqllch sein objektive Trainingsdaten zu gewinnen, urn so die Trainingsplanung effizienter zu gestalten. Es ist zu evaluieren, welche Sensoren dazu verwendet werden konnen, welche Vor-und Nachteile diese mit sich bringen und welche zugrundeliegenden Rechenmodelle sich am besten dafUr eignen.

Im Zuge von Sicherheitsmechanismen im Bereich der Automobilindustrie soll ein Prototyp entwickelt werden.Der Prototyp soll auf RFID Basis aufgebaut sein und in der Lage sein aktive und passive Komponenten zu verwenden um eine „Diebstahlsicherung“ herzustellen.

Aufgabenstellung und Motivation: Im Bereich der mobilen Hauskrankenpflege ist es wichtig regelmäßige Kontrollen bei den PatientInnen durchzuführen. Vitaldaten sollen möglichst rasch und einfach erfasst werden. Derzeit werden Blutdruck, Puls und Diabetes gemessen und archiviert. Durch die regelmäßige Betreuung durch geschultes Pflegepersonal können diese Daten mit geeigneten Sensoren relativ einfach zusätzlich erfasst werden. Die vor Ort erfassten Daten sollen direkt nach der Messung an die Pflegezentrale übermittelt werden. Für jede pflegebedürftige Person können somit alle relevanten Daten über eine längere Periode gespeichert werden.Implementierung: Einer der ersten Schritte war es die am Markt befindlichen Sensoren auf ihre Eignung zu untersuchen. Viele dieser Sensoren haben proprietäre Schnittstellen und sind daher nicht einheitlich ansprechbar. Folgende Sensoren sollen integriert werden. * Blutdruck* Blutzucker* Waage (Gewicht)Die Sensoren wurden in das bestehende mobile Pflegesystem der Firma iLogs integriert. Zusätzlich besteht jetzt auch die Möglichkeit alle aufgezeichneten Daten der Sensoren CDA konform abzuspeichern.

Als Kooperationspartner wählte die Kärntner Landesregierung den StudienbereichGeoinformation, der sich in der Entwicklung von Tracking Systemen schon durch mehrere Projekte etablieren konnte. Ziel war es, auf Basis der GPS-Technologie ein elektronisches Fahrtenbuch für den Kommunalstraßendienst zu entwickeln. In gemeinsamen Arbeitsgruppen wurden folgende Komponenten des Systems festgelegt:*ein Smartphone/PocketPC mit einer vom Studienbereich Geoinformation entwickelten Software* eine GPS-Maus zum Empfang der Satellitensignale* Web und Datenbank Server für den Empfang der online übertragenen Daten* die Applikation LUNA Track zur Ansicht der Daten* Datenverwaltung und* die Visualisierung in Google Earth.Im Oktober 2007 fanden in den Gemeinden Rosegg, Bleiburg, Maria Rain, Glanegg, Bad Kleinkirchheim, St. Jakob im Rosental die ersten Testfahrten statt. Ausgestattet mit jeweils einem Mobiltelefon, auf dem die Tracking-Software installiert ist, und GPS-Gerät wurden die Fahrstrecken der Räumungsfahrzeuge dokumentiert. Die gesammelten Daten werden dabei mittels Mobiltelefon sofort an einen zentralen Server übermittelt. Aufgrund der positiven Rückmeldungen ist für die Zukunft eine weitere Projektphase vorgesehen, in der Erweiterungen, wie das Einbeziehen von Sensortechniken für die Messung und Aufzeichnung von Streugutmengen, sowie Qualitätsverbesserungen im Bereich der Positionsdaten durch Korrektursignale geplant sind.

Using spatial information and analysis techniques in a gaming process. Further, using standard smartphones or pocket pc's for the system. GPS or RFID techniques are required for determining positions. The output was a prototype for gaming events.Mobile Pursuit: The goal of this project was to develop a game using standard technology in which it would require students to actively participate in the game while moving through an indoor environment. Within the field of Location Based Services (LBS) the project "Mobile Pursuit" involves standard technology such as Radio Frequency Identification (RFID's), Web Services, Wireless LAN, RDBMS and Pocket PC's. Mobile Mission: Design and program an "Add-On" to the current mobile application. The new features should include the ability to display a map background along with options menu, GPS track, current location, destination location and virtual points of interest on a smartphone. This "Add-On" was implemented as a common control to be reusable in other applications.This study was divided into several sub-projects all revolving around the location based services (LBS). Starting with the "Mobile Pursuit" in the first phase, it involved working with RFID technology and Pocket PC"s. Phase II moved toward an outdoor game development, titled "Mobile Mission" involving cell phone technology in communication with a web portal. These projects laid the ground work for our future initiative, a live outdoor gaming event hosted by the Carinthia University of Applied Sciences, School of Geoinformation.The results of these projects provide a tool that shows students an interactive demonstration of the capabilities of incorporating informatics and geo-information. This can provide a marketing opportunity to hold an annual gaming event at the Carinthia University of Applied Sciences. Further progress into this topic can lead to student awareness of geographic information science as a possibility for studying.

A wide range of environmental related planning tasks would greatly benefit from the use of real-time monitoring data from sensors and sensor networks. However, today sensor technologies are mainly applied in non-systematic way and hence the output data are unavailable to the planning and servicing authorities and entrepreneurs who could have benefited from them. This data would greatly benefit their end-users by being integrated through Geographic Information Systems (GIS) and Decision Support Systems. This would improve the quality of public services such as clearing the roads of snow or adding salt or sand to compensate for icy surfaces. Carinthia could also benefit from the use of real time data from sensors for planning and servicing road networks. Actual digital maps combined with the environmental situation can thus be used for planning and thus support the process in decision making. The data recorded from Sensors is stored in an open source relationaldatabase applying standardized services (SOS, etc.). The database is capable of storing spatial-temporal data of the sensor stations and the sensors. A multi-criteria decision model is implemented that processes the sensor data in combination with static data, like cadastre or roads, etc. and calculates a recommendation. Finally the results are displayed as thematic map in a GIS using Spatial Decision Support techniques. In every region a showcase is carried out, that deals with Spatial Decision Support and sensor networks.