SubsidieMeestersEEGX2
Dit project ontwikkelt een softwaretool voor vroegtijdige dementiedetectie via EEG-analyse, gebruikmakend van goedkope hardware en geavanceerde algoritmes, in samenwerking met zorginstellingen.
Projectdetails
Inleiding
Alzheimer als meest voorkomende vorm van dementie neemt toe in een vergrijzende wereld. In 2021 waren er in Nederland 290.000 dementiepatiënten. Vroegtijdige diagnose is cruciaal om preventie of behandelingen, zoals dementie-remmende medicatie, effectief in te zetten en zorgtrajecten tijdig op te starten.
EEG-analyse
Een elektro-encefalogram (EEG) maakt veranderingen in hersenactiviteit zichtbaar. Patiënten met milde cognitieve stoornissen tonen tijdens geheugentaken veranderde EEG-activiteit, vooral verminderde alfa-activiteit. Dit project focust op R&D van EEG-analyse in het frequentiedomein, gebruikmakend van Fourieranalyse en wavelets.
Onderzoeksfocus
Er wordt specifiek gekeken naar alfa/theta-cross-frequentie numerieke verhoudingen tijdens (speciaal voor dit project ontwikkelde) taalvaardigheidstaken en rust-status. Deze benadering, gebaseerd op recente theorieën over hersenritme-interactie, kan mogelijk vroegtijdig dementie detecteren.
Innovatieve aanpak
Door de hoogwaardige data die dit nieuwe algoritme gaat genereren, kan goedkopere EEG-apparatuur worden ingezet. Goedkope hardware in combinatie met geavanceerde algoritmes maakt het mogelijk om snel via EEG te meten of er sprake is van cognitieve achteruitgang.
Doel van het project
Dit project heeft als doel software te ontwikkelen die compatibel is met OpenBCI-hardware, om vroeg dementie te detecteren.
Pilot en vervolgproject
Er zal een pilot worden uitgevoerd in samenwerking met huisartsen, zorginstellingen en Alzheimer Nederland. Na een succesvolle pilot wordt een vervolgproject overwogen om samen met betaalbare EEG-hardware.
Financiële details & Tijdlijn
Financiële details
| Subsidiebedrag | € 120.943 |
Tijdlijn
| Startdatum | Onbekend |
| Einddatum | Onbekend |
| Subsidiejaar | 2023 |
Partners & Locaties
Projectpartners
- Thaliva B.V.penvoerder
- BitBend B.V.
Land(en)
Vergelijkbare projecten binnen MIT R&D Samenwerking
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Smart StethoscopeHet project 'smart stethoscope' ontwikkelt een digitale stethoscoop die met machine learning atrialefibrillatie vroegtijdig identificeert, wat leidt tot betere diagnoses en lagere zorgkosten. | Mkb-innovati... | € 267.855 | 2023 | Details |
Oog voor het Hart: de miniECGHet project ontwikkelt een miniECG voor huisartsen om snel en goedkoop hartdiagnoses te stellen, waardoor patiënten beter geholpen worden en de druk op specialisten vermindert. | Mkb-innovati... | € 340.060 | 2021 | Details |
Langer veilig thuis wonen met dementieHet project ontwikkelt een innovatieve IoT-totaaloplossing om mensen met dementie te ondersteunen, zodat zij langer veilig thuis kunnen wonen en de druk op mantelzorgers vermindert. | Mkb-innovati... | € 199.995 | 2021 | Details |
SEIZE.SENSEHet project ontwikkelt een innovatief draagbaar apparaat voor realtime epilepsiedetectie, gericht op het verbeteren van patiëntenzorg en veiligheid. | Mkb-innovati... | € 117.810 | 2021 | Details |
RASARASA is een ondersteunend systeem voor mensen met dementie en hun mantelzorgers, bestaande uit een interactieve avatar en slimme apparaten, gericht op verbetering van zorg en welzijn thuis. | Mkb-innovati... | € 113.085 | 2022 | Details |
Smart Stethoscope
Het project 'smart stethoscope' ontwikkelt een digitale stethoscoop die met machine learning atrialefibrillatie vroegtijdig identificeert, wat leidt tot betere diagnoses en lagere zorgkosten.
Oog voor het Hart: de miniECG
Het project ontwikkelt een miniECG voor huisartsen om snel en goedkoop hartdiagnoses te stellen, waardoor patiënten beter geholpen worden en de druk op specialisten vermindert.
Langer veilig thuis wonen met dementie
Het project ontwikkelt een innovatieve IoT-totaaloplossing om mensen met dementie te ondersteunen, zodat zij langer veilig thuis kunnen wonen en de druk op mantelzorgers vermindert.
SEIZE.SENSE
Het project ontwikkelt een innovatief draagbaar apparaat voor realtime epilepsiedetectie, gericht op het verbeteren van patiëntenzorg en veiligheid.
RASA
RASA is een ondersteunend systeem voor mensen met dementie en hun mantelzorgers, bestaande uit een interactieve avatar en slimme apparaten, gericht op verbetering van zorg en welzijn thuis.
Vergelijkbare projecten uit andere regelingen
| Project | Regeling | Bedrag | Jaar | Actie |
|---|---|---|---|---|
Luisterinspanning objectief bepalen met EEGHet project richt zich op het meten van luisterinspanning via EEG en AI om hoorapparaten voor mensen met gehoorproblemen te optimaliseren. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2021 | Details |
Haalbaarheidsonderzoek Cognitief Open Data Model voor vroege fase geheugenverliesDit project onderzoekt de haalbaarheid van een Cognitief Open Data Model voor vroegtijdig geheugenverlies om voorspellingen te doen en onderliggende ziekten eerder vast te stellen. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2022 | Details |
MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGramDit project onderzoekt de haalbaarheid van een mobiel EEG-systeem voor snelle diagnose van hersenaandoeningen in ambulances. | Mkb-innovati... | € 20.000 | 2023 | Details |
S4E-platform: Simulaties en Signaaldetectie voor EpilepsieHet project ontwikkelt een AI-platform (S4E) voor het voorspellen van epilepsiesubtypes via hersensimulaties en fNIRS, om diagnostiek en behandeling te verbeteren. | Mkb-innovati... | € 331.450 | 2023 | Details |
Predictive Epilepsy TreatmentCascar ontwikkelt een AI-gebaseerde Userinterface voor het analyseren van EEG-data van epilepsiepatiënten, om afwijkingen sneller te identificeren en patiënten meer controle te geven over hun behandeling. | Mkb-innovati... | € 19.992 | 2020 | Details |
Luisterinspanning objectief bepalen met EEG
Het project richt zich op het meten van luisterinspanning via EEG en AI om hoorapparaten voor mensen met gehoorproblemen te optimaliseren.
Haalbaarheidsonderzoek Cognitief Open Data Model voor vroege fase geheugenverlies
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een Cognitief Open Data Model voor vroegtijdig geheugenverlies om voorspellingen te doen en onderliggende ziekten eerder vast te stellen.
MEEG – Mobile Elektro-EncefaloGram
Dit project onderzoekt de haalbaarheid van een mobiel EEG-systeem voor snelle diagnose van hersenaandoeningen in ambulances.
S4E-platform: Simulaties en Signaaldetectie voor Epilepsie
Het project ontwikkelt een AI-platform (S4E) voor het voorspellen van epilepsiesubtypes via hersensimulaties en fNIRS, om diagnostiek en behandeling te verbeteren.
Predictive Epilepsy Treatment
Cascar ontwikkelt een AI-gebaseerde Userinterface voor het analyseren van EEG-data van epilepsiepatiënten, om afwijkingen sneller te identificeren en patiënten meer controle te geven over hun behandeling.