2018 - M.Sc. Tobias Klawonn
Die Gesellschaft für angewandte Signalverarbeitung (GaS) e.V. zeichnet jedes Jahr Studierende im Bereich der digitalen Signalverarbeitung und Systemtheorie aus, die herausragende Abschlussarbeiten durchgeführt haben. Besonderes Augenmerk liegt bei der Auszeichnung auf dem wissenschaftlichen und technischen Anspruch sowie dem Praxisbezug der Arbeit. Daneben werden das Engagement des Studierenden und seine Fähigkeit, interdisziplinär und im Team zu arbeiten, bewertet.
Im Rahmen des diesjährigen DSS-Sommerfestes wurde Tobias Klawonn, M.Sc., für seine Masterarbeit mit dem Titel "Magnetoelektrische Sensoren zur Bewegungsdetektion und Bewegungsanalyse" ausgezeichnet. Herr Klawonn befasste sich innerhalb seiner Arbeit mit dem Aufbau einer innovativen Jacke zur Bewegungsanalyse von Tremor- bzw. Parkinson-Patienten in Kooperation mit der Klinik für Neurologie des Universitätsklinikums Schleswig Holstein.
Die Jacke hat das Potential in Zukunft die Nachteile aktueller Systeme zur Bewegungsanalyse aufzuheben. Aktuelle Systeme in der Bewegungsanalyse sind sehr teuer, zeitintensiv und laborgebunden. Insbesondere verhalten sich Patienten bei Bewegungsmessungen in einer klinischen Umgebung anders als im häuslichen Umfeld, was teilweise durch den „Weißkittel-Effekt“ erklärt werden kann, aber auch grundlegende neurophysiologische Gründe hat. Durch diesen neuen Ansatz kann insbesondere die Diagnostik und Behandlung von Erkrankungen die mit motorischen bzw. Mobilitätseinschränkung einhergehen verbessert werden.
Die grundlegende Idee einer mobilen Bewegungsjacke beruht auf einer gezielten Signalauswertung von Relativbewegung mit Hilfe von Magnetfeldsensoren in einem selbst erzeugten Magnetfeld. Bei den Magnetfeldsensoren handelt es sich um magnetoelektrische Sensoren (ME-Sensoren), die innerhalb des Sonderf¬orschungs¬bereichs 1261 „Magnetoelectric Sensors: From Composite Materials to Biomagnetic Diagnostics“ erforscht und hergestellt werden. Zur Prototypenherstellung der Bewegungsjacke sind selbst angefertigte Spulen in Knopfgröße an den Ärmeln einer handelsüblichen Fleecejacke befestigt worden, die individuell mit einem geringen Strom angeregt werden und hierdurch ein Magnetfeld mit steuerbarer magnetischer Flussdichte aussenden. Synchron messen mehrere Magnetfeldsensoren, die ebenfalls an der Jacke befestigt sind, die individuell ausgesendeten Signale. Hierdurch ist es möglich, Relativbewegungen durch eine gezielte digitale Signalanalyse aufzuzeichnen.
Darüber hinaus befasste sich Herr Klawonn innerhalb seiner Arbeit mit der erforderlichen Signalgenerierung der Spulen sowie der Analyse der aufgezeichneten Signale, damit eine optimierte Bewegungsanalyse erfolgen kann. Diese Bewegungsjacke in Folgeprojekten nun noch weiter optimiert und mit Standard-Sensorik (IMU-Sensoren, wie sie sich z.B. in Smartphones finden) aus der Bewegungsanalyse ausgestattet, um einen entsprechenden Vergleich zwischen diesen teilweise komplementären Messmethoden durchführen zu können. Zudem sind im nächsten Schritt Messungen in der Neurogeriatrie, Klinik für Neurologie, UKSH Campus Kiel, unter der Leitung von Professor Walter Maetzler geplant, wo der klinische Mehrnutzen der neuen Messmethode anhand von erkrankten Personen direkt erhoben werden kann. „Die Arbeit von Herrn Klawonn und dem gesamten Team um Professor Schmidt befasst sich mit einer vollkommen neuartigen Evaluation von menschlicher Bewegung, ist mobil durchführbar, ungefährlich und extrem genau. Dieser Ansatz der Bewegungsmessung kann einen Paradigmenwechsel in unserer klinischen Diagnostik von Betroffenen einläuten.“, so Maetzler.
Die Gesellschaft für angewandte Signalverarbeitung e.V. gratuliert Herrn Klawonn zu dieser tollen Leistung.
Im März 2026 nahm der DSS-Lehrstuhl an der jährlichen DAGA-Konferenz in Dresden teil.
Dank der Unterstützung des GaS-Clubs erhielt die Studentin Aylin Kösker die Möglichkeit,
den Lehrstuhl zu begleiten und vom 23. bis 26. März an der Konferenz teilzunehmen. Im
Rahmen der täglichen Poster-Sessions präsentierte sie die Ergebnisse ihrer Bachelorarbeit
„Machine Learning for the Analysis of Hydrographic Data to Assess the Waterside
Accessibility of Port Waters“ im Themenbereich Unterwasserakustik. Die Arbeit bildet eine
wichtige Grundlage für ein laufendes universitäres Forschungsprojekt zur akustischen
Analyse von Sedimenteigenschaften in Hafenbereichen. Die Poster-Session ermöglichte
wertvolle Gespräche mit Forschenden und Konferenzteilnehmenden aus verwandten
Fachgebieten.