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Enabling Unobtrusive Real World Monitoring of Brain Networks with Wearable Neuro...

Enabling Unobtrusive Real World Monitoring of Brain Networks with Wearable Neurotechnology and Multimodal Machine Learning Measuring and linking brain network activity to human physiology and behavior in natural everyday situations promises profound new insights into healthy brain function and disorders. However, the absence of suitable mobile neurote... ver más

31/12/2029

TUB

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-09-26

ERC-2024-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

TUB

1.65M€ | Lider

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Duración del proyecto: 63 meses Fecha Inicio: 2024-09-26
Fecha Fin: 2029-12-31

Líder del proyecto

TECHNISCHE UNIVERSITAT BERLIN No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto Measuring and linking brain network activity to human physiology and behavior in natural everyday situations promises profound new insights into healthy brain function and disorders. However, the absence of suitable mobile neurotechnology presents a significant roadblock. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) has greatly advanced our understanding of brain function and networks, but it is limited to single-snapshot experiments in constrained lab settings. Electroencephalography (EEG), while mobile, cannot directly be linked to brain networks captured by fMRI. To overcome these roadblocks and to advance neuro-inspired treatments and discoveries to natural environments, a hybrid wearable platform is required that combines innovations in hardware and analysis methods to enable continuous and stable measurements of brain network activity maps in the everyday world. Advancing high-density diffuse optical tomography (HD-DOT) can provide such a suitable alternative to fMRI. With a unique systems engineering concept, INTEGRAL aims to miniaturize and integrate DOT, EEG, and physiological sensors with advanced multimodal machine learning to improve spatio-temporal contrast in mobile brain-imaging. To this end, Objective 1 (Instruments) will develop hardware for unobtrusive and continuous wearable brain-body imaging with HD-DOT-EEG. Objective 2 (Experiments) will collect extensive multimodal data for measuring brain networks while controlling for environmental and physiological artifacts. Objective 3 (Analysis) will enable estimation of brain network activity with multimodal sensor fusion and machine learning and Objective 4 (Integration) will provide validation of robust brain-networks imaging in ecologically valid everyday world environments. If successful, this new platform will provide unprecedented opportunities to study brain function with global impact on neurotechnology applications and research from Neuroscience of the Everyday World to digital health.

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