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Dr. Ioana Slabu und Benedict Bauer mit dem nanomodifizierten Stent Photo Peter Winandy
30.03.2023

Nanomodifizierter Polymerstent: Neue Therapie für Hohlorgan-Tumore

  • Elektromagnetisch aufheizbarer nanomodifizierter Stent zur Behandlung von Hohlorgantumoren gewinnt zweiten Platz beim RWTH Innovation Award

Fast jeder vierte Krebstote hatte einen Hohlorgantumor etwa im Gallengang oder in der Speiseröhre. Ein derartiger Tumor kann meist nicht operativ entfernt werden. Möglich ist nur eine kurzzeitige Öffnung des Hohlorgans mit einem Stent, also einer röhrchenförmigen Prothese. Der Tumor wächst jedoch wieder ein und dringt durch den Stent in das Hohlorgan. Ioana Slabu vom Institut für Angewandte Medizintechnik und Benedict Bauer vom Institut für Textiltechnik haben nun eine neuartige Technologie für die Therapie von HohlorganTumoren entwickelt, die mit dem zweiten Platz des RWTH Innovation Award 2022 ausgezeichnet wurde.

  • Elektromagnetisch aufheizbarer nanomodifizierter Stent zur Behandlung von Hohlorgantumoren gewinnt zweiten Platz beim RWTH Innovation Award

Fast jeder vierte Krebstote hatte einen Hohlorgantumor etwa im Gallengang oder in der Speiseröhre. Ein derartiger Tumor kann meist nicht operativ entfernt werden. Möglich ist nur eine kurzzeitige Öffnung des Hohlorgans mit einem Stent, also einer röhrchenförmigen Prothese. Der Tumor wächst jedoch wieder ein und dringt durch den Stent in das Hohlorgan. Ioana Slabu vom Institut für Angewandte Medizintechnik und Benedict Bauer vom Institut für Textiltechnik haben nun eine neuartige Technologie für die Therapie von HohlorganTumoren entwickelt, die mit dem zweiten Platz des RWTH Innovation Award 2022 ausgezeichnet wurde.

Dabei handelt es sich um einen Polymerstent, der magnetische Nanopartikel enthält. Beim Anlegen von elektromagnetischen Feldern führen diese Nanopartikel zu einer kontrollierten Aufheizung des Stentmaterials und damit des Tumors. Weil der Tumor viel empfindlicher auf Hitze reagiert als gesundes Gewebe, wird er zerstört, das Hohlorgan bleibt offen. Der Stent entfaltet so eine selbstreinigende Wirkung.  

Ioana Slabu vom AME erläutert: „Damit können wir nicht nur die Behandlungskosten drastisch reduzieren, sondern vor allem ermöglichen wir eine große Erleichterung für Millionen Patienten weltweit.“
 
Es gibt bereits einen Herstellungsprozess und einen Nachweis für die magnetische Hyperthermie. Diese neuartige Technologie hat ein sehr hohes Entwicklungspotenzial, weil sie genauso bei Tumoren in anderen Körperteilen wie der Prostata, dem Magen, im Darm oder in der Harnblase oder bei kardiovaskulären Erkrankungen eingesetzt werden kann.  

Das AiF/IGF-Projekt startete unter dem Projekttitel „ProNano“ und wurde vom BMWK gefördert. Jetzt liegt auch die Bewilligung des Folgeprojektes „ProNano2“ vor. Das bewilligte Projekt heißt: „Validierung des Innovationspotentials aufheizbarer Stents zur hitzeinduzierten Behandlung von Hohlraumtumoren“ und wird vom VIP-Programm des BMBF gefördert. Das Klinik für Allgemein, Viszeral- und Transplantationschirurgie des Universitätsklinikums Aachen und das Institut für Technologie- und Innovationsmanagement der RWTH Aachen ergänzt das Konsortium mit klinischer und wirtschaftswissenschaftlicher Expertise.

Die RWTH Aachen zeichnet jedes Jahr besonders innovative Hochschulprojekte mit dem Innovation Award aus. Professor Malte Brettel, Prorektor für Wirtschaft und Industrie, übergab im Rahmen von RWTHtransparent die Urkunden an vier herausragende Projekte.

Quelle:

ITA – Institut für Textiltechnik of RWTH Aachen University

Foto VDMA
12.12.2022

Nachwuchspreis für KI-gestützte Produktionsüberwachung von Carbonfasern

  • Formel 1-Fahrzeuge werden in Zukunft günstiger

Carbon ist der Stoff, aus dem bei Formel 1-Fahrzeuge häufig die Karosserie hergestellt wird. Bislang ist Carbon teuer. Es kann günstiger und effizienter hergestellt werden, wenn künstliche Intelligenz die Produktionsprozesse überwacht. Ein Kamerasystem kombiniert mit künstlicher Intelligenz erkennt automatisch Fehler in der Herstellung von Carbonfasern. Damit wird eine teure manuelle Kontrolle der Carbonfasern hinfällig und der Herstellungspreis der Carbonfaser kann nachhaltig reduziert wenden.

Für diese Idee erhielt der Nachwuchsingenieur Deniz Sinan Yesilyurt am 6. Dezember den zweiten Preis des Nachwuchspreises „Digitalisierung im Maschinenbau“.

  • Formel 1-Fahrzeuge werden in Zukunft günstiger

Carbon ist der Stoff, aus dem bei Formel 1-Fahrzeuge häufig die Karosserie hergestellt wird. Bislang ist Carbon teuer. Es kann günstiger und effizienter hergestellt werden, wenn künstliche Intelligenz die Produktionsprozesse überwacht. Ein Kamerasystem kombiniert mit künstlicher Intelligenz erkennt automatisch Fehler in der Herstellung von Carbonfasern. Damit wird eine teure manuelle Kontrolle der Carbonfasern hinfällig und der Herstellungspreis der Carbonfaser kann nachhaltig reduziert wenden.

Für diese Idee erhielt der Nachwuchsingenieur Deniz Sinan Yesilyurt am 6. Dezember den zweiten Preis des Nachwuchspreises „Digitalisierung im Maschinenbau“.

Carbonfasern sind wegen ihrer guten Eigenschaften begehrt. Sie sind sehr leicht – sie wiegen bis zu 50 Prozent weniger als Aluminium. Die Kombination aus geringem Gewicht und guten mechanischen Eigenschaften bietet viele Vorteile. Gerade in Zeiten der Energiewende sind Leichtbaumaterialien wie Carbon so relevant wie nie zuvor. Gleichzeitig sind Carbonfasern so widerstandsfähig gegen äußere Belastungen wie Metalle. Diese guten Eigenschaften von Carbonfasern zu erreichen, ist aufwändig.

Bis zu 300 einzelne Faserstränge –Bündel von einzelnen Fasern - müssen während der Herstellung gleichzeitig überwacht werden. Wenn Carbonfasern reißen, kostet es Zeit und Geld, die beschädigten Fasern auszusortieren. Dies ist nur ein Beispiel für verschiedene Fehler, die bei den Fasern während der Produktion auftreten können.

Deshalb brachte Deniz Sinan Yesilyurt eine Kamera an der Carbonfaseranlage an, die Bilder verschiedener Faserfehler während der Produktion aufnimmt und in einer Datenbank sammelt. Die künstliche Intelligenz im Informationstechnologiesystem der Kamera wertet die Faserfehler aus, indem sie die Bildaufnahmen vorgegebenen Referenzfehlern zuordnet. Dabei erkennt sie verschiedene Faserfehler mit einer Zuordnungsgenauigkeit von 99 Prozent. Der Prozess kann auch für andere Bereiche eingesetzt werden, die chemische Fasern herstellen.

Deniz Sinan Yesilyurt erhielt den Preis vom Verband für Maschinen- und Anlagenbau (VDMA) in Frankfurt am Main. Er ist Bachelorabsolvent am Institut für Textiltechnik (ITA) der RWTH Aachen. Der vollständige Titel seiner Bachelorarbeit: „Entwicklung einer Kl-gestützten Prozessüberwachung unter Verwendung von Machine Learning zur Erkennung von Faserbeschädigungen im Stabilisierungsprozess“.
Der VDMA zeichnete insgesamt vier Abschlussarbeiten unterschiedlicher Hochschulen mit dem Preis aus. Der Preis wird für herausragende Abschlussarbeiten verliehen und wurde in Deutschland, Österreich und der Schweiz ausgeschrieben.

Quelle:

ITA – Institut für Textiltechnik of RWTH Aachen Universit

RWTH doctoral candidates Marcin Kopaczka (LfB) und Marco Saggiomo (ITA) with the award-winning image processing system RWTH-Promovenden Marcin Kopaczka (LfB) und Marco Saggiomo (ITA) mit prämiertem Bildverarbeitungssystem (c) ITA
RWTH doctoral candidates Marcin Kopaczka (LfB) und Marco Saggiomo (ITA) with the award-winning image processing system
09.02.2018

Wissenschaftler vom ITA und LfB gewinnen den ICPRAM-Best Student Paper Award

Kostenersparnis durch Bildverarbeitungssystem > 2.000 € p.a. und Webmaschine

M. Sc. Marco Saggiomo vom Institut für Textiltechnik (ITA) und Dipl.-Ing. Marcin Kopaczka vom Lehrstuhl für Bildverarbeitung der RWTH Aachen University (LfB) haben ein Bildverarbeitungssystem für Webmaschinen entwickelt, das einen weitreichenden Nutzen für Gewebeproduzenten erbringt. Das Bildverarbeitungssystem lässt die Webmaschine Fehlfunktionen des Schusseintrags automatisch und eigenständig erkennen. Sein Einsatz führt zu einer Kostenersparnis von bis zu 2.210 € pro Jahr und Webmaschine im Vergleich zur manuellen Schussstillstandsbehebung.

Die beiden Wissenschaftler haben für ihre wissenschaftliche Veröffentlichung zum Thema „Fully Automatic Faulty Weft Thread Detection using a Camera System and Feature-based Pattern Recognition“ den „Best Student Paper Award“ der 7th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM) gewonnen. Die Auszeichnung bestätigt die erfolgreiche Zusammenarbeit der Institute ITA und LfB, welche auch in Zukunft in weiteren Projekten fortgesetzt wird.

Kostenersparnis durch Bildverarbeitungssystem > 2.000 € p.a. und Webmaschine

M. Sc. Marco Saggiomo vom Institut für Textiltechnik (ITA) und Dipl.-Ing. Marcin Kopaczka vom Lehrstuhl für Bildverarbeitung der RWTH Aachen University (LfB) haben ein Bildverarbeitungssystem für Webmaschinen entwickelt, das einen weitreichenden Nutzen für Gewebeproduzenten erbringt. Das Bildverarbeitungssystem lässt die Webmaschine Fehlfunktionen des Schusseintrags automatisch und eigenständig erkennen. Sein Einsatz führt zu einer Kostenersparnis von bis zu 2.210 € pro Jahr und Webmaschine im Vergleich zur manuellen Schussstillstandsbehebung.

Die beiden Wissenschaftler haben für ihre wissenschaftliche Veröffentlichung zum Thema „Fully Automatic Faulty Weft Thread Detection using a Camera System and Feature-based Pattern Recognition“ den „Best Student Paper Award“ der 7th International Conference on Pattern Recognition Applications and Methods (ICPRAM) gewonnen. Die Auszeichnung bestätigt die erfolgreiche Zusammenarbeit der Institute ITA und LfB, welche auch in Zukunft in weiteren Projekten fortgesetzt wird.

Marco Saggiomo behandelt das Bildverarbeitungssystem in seiner Dissertation zum Dr.-Ing., Macin Kopaczka hat das Programm zur digitalen Bildverarbeitung mit entwickelt.
Die wissenschaftliche Veröffentlichung ist auf Basis des erfolgreich abgeschlossenen Projektes WeftAlert im Rahmen der industriellen Gemeinschaftsforschung (IGF) entstanden. Weitere Resultate aus dem Projekt WeftAlert sind die Erweiterung des Standes der Technik zur bildbasierten Prozessoptimierung des Luftwebprozesses, exzellente Ergebnisse der Bildverarbeitung, eine Weiterentwicklung des Bildverarbeitungssystems und die Validierung des Bildverarbeitungssystems im Laborumfeld und im industriellen Umfeld.

Weitere Informationen:
RWTH Aachen ITA
Quelle:

ITA