#Health Sciences

Projekte

HIPstar

Evaluierung der Genauigkeit verschiedener nicht-invasiver Methoden zur Bestimmung des Hüftgelenkszentrums für die klinische Ganganalyse bei übergewichtigen Kindern und Jugendlichen

IntelliGait

Intelligente Gangmusteranalyse für die robuste Erkennung von Gangstörungen: In diesem Projekt werden automatisierte Methoden entwickelt, die Daten aus der klinisch instrumentierten Ganganalyse analysieren und nach möglichen Pathologien klassifizieren.

VisOnFire. Workflows verstehen und visualisieren

Visual Analysis of Large and Heterogeneous Scientific Workflows for Analytical Provenance – Ein forensisches Analysetool soll die Visualisierung von Datenanalyseworkflows ermöglichen und so die Reproduzierbarkeit von Studien erhöhen.

IMPECD

„IMPECD - Improvement of Education and Competences in Dietetics” zielt auf eine Vernetzung und Weiterentwicklung von Ausbildungs- und Lehrprogrammen in der Diätetik/Diätologie ab.

Train&Win – Trainieren und Lebensqualität gewinnen

„FitDaheim“ wird das auf Prophylaxe abzielende, physio- und ergotherapiebasierende Trainingsprogramm heißen, das Bewegung im Alter fördern und die individuelle Lebensqualität erhöhen soll.

KAVA-Time – Datenanalyse von Mensch und Maschine

Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data – neue Methoden zur Erfassung von explizitem Expertenwissen und dessen Visualisierung vereinen menschliches Hintergrundwissen mit der Rechenstärke eines Computers.

GAAS: Gesundheitskompetenz bei Jugendlichen

GAAS – Ein Projekt zur Förderung der Gesundheitskompetenzen von Jugendlichen, die sich nicht in Ausbildung, Arbeit oder Schulung befinden.

The Children's KNEEs Study

Ziel der Studie Children’s KNEEs ist es, die veränderten biomechanischen Abläufe beim Fortbewegen von übergewichtigen Kindern und Jugendlichen zu analysieren und basierend auf diesen Erkenntnissen ein spezielles Trainingsprogramm für diese Zielgruppe zu entwickeln.

Publikationen

Vanherle, K., Werkman, A., Baete, E., Barkmeijer, A., Kolm, A., Gast, C., … Valentini, L. (2018). Monitoring and Outcome Evaluation in different Dietetic Care settings: Suggestions for a standard model. Posterpräsentation presented at the EFAD Conference, Rotterdam.
Werkman, A., Kolm, A., Adam, M., Vanherle, K., Kohlenberg-Müller, K., Roemeling-Walters, M., … Buchholz, D. (2018). Process Models in Dietetic Care – A Comparison between Models in Europe. Posterpräsentation presented at the EFAD Conference, Rotterdam.
Kolm, A., Vanherle, K., Werkman, A., Valentini, L., Kohlenberg-Müller, K., de Nooijer, J., & van Merrienboer, J. (2018). IMPECD – Improvement of Education and Competences in Dietetics. Posterpräsentation presented at the AMEE - International Association for Medical Education, Basel.
Heller, M., Stübler, A., Sandner, E., Kropf, J., Kumpf, A., Oppenauer-Meerskraut, C., … Lampel, K. (2018, May). A digital home-based physical training programme to improve balance and mobility performance among older adults. Presented at the 23rd Annual Congress of the EUROPEAN COLLEGE OF SPORT SCIENCE, Dublin, Irland.
Höld, E., Winkler, C., & Rust, P. (2018). Gesundheitsverhalten von in Ostösterreich lebenden Jugendlichen im NEET-Status. Vortrag presented at the 21. Wissenschaftlichen Tagung der Österreichischen Gesellschaft für Public Health, Wien.
Kolm, A. (2018). Improvement of Education and Competences in Dietetics – Strategische Partnerschaft. Eingeladener Vortrag/Roundtable presented at the 4. Nationale Erasmus+ Jahrestagung, Wien.
Gstöttinger, S. (2018). Gegenüberstellung des Ernährungsverhaltens von Jugendlichen im NEET-Status mit aktuellen Er-nährungsempfehlungen -- Ergebnisse der IST-Analyse des Projektes GAAS. Eingeladener Vortrag presented at the 35. Ernährungskongress des Verbandes der Diätologen Österreichs, FH Science Talk, Wien.
Kormann, M. (2018). Einfluss des Migrationshintergrundes auf das Ernährungsverhalten von Jugendlichen im NEET-Status - Ergebnisse der IST-Analyse des Projektes GAAS. Eingeladener Vortrag presented at the 35. Ernährungskongress des Verbandes der Diätologen Österreichs, FH Science Talk, Wien.
Luh, R., Schramm, G., Wagner, M., Janicke, H., & Schrittwieser, S. (2018). SEQUIN: a grammar inference framework for analyzing malicious system behavior. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, 01–21. https://doi.org/10.1007/s11416-018-0318-x
Bernard, J., Zeppelzauer, M., Sedlmair, M., & Aigner, W. (2018). VIAL – A Unified Process for Visual-Interactive Labeling. The Visual Computer, 16. https://doi.org/10.1007/s00371-018-1500-3

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