Surface acoustic wave sensors have proven to be very promising components for detecting and quantifying various physical quantities. Love wave sensors, as a special type of surface acoustic wave (SAW) sensors, use horizontal shear waves that are confined in a guiding layer on the surface of the sensor, thereby increasing the surface sensitivity for the quantities to be measured at this surface. The principle of the magnetic field sensor is based on the change of the elastic properties of magnetostrictive materials in magnetic fields, the so-called E effect. The Love wave SAW sensor utilizes surface acoustic waves guided by a fused silica layer with an exchange-biased multilayer on top. The velocity of these waves follows the change of the shear modulus induced by the magnetostriction according to the applied magnetic field. The SAW sensor is operated in a delay line configuration and translates the magnetic field into a corresponding phase shift [1].

These magnetostrictive sensors based on SAW delay lines show great potential as sensors for low-frequency and extremely weak magnetic fields, such as those found in biomagnetic applications. While these sensors provide sufficient frequency bandwidth for most applications, their limit of detection is limited by the low-frequency noise generated by the magnetostrictive layers. This noise is closely related to the activity of domain walls, which is caused by the stress exerted by the sound waves propagating through the film [2]. One successful method of reducing domain walls is to couple the ferromagnetic material to an antiferromagnetic material via their interface, thus inducing a unidirectional exchange bias. In addition, an antiparallel bias of two consecutive exchange bias stacks achieves a stray field closure and thus prevents the formation of magnetic edge domains. This antiparallel alignment of the multilayer magnetization provides a single-domain state throughout the entire film and results in a reduction of magnetic phase noise with LODs of only 28 pT/Hz1/2 at 10 Hz and 10 pT/Hz1/2 at 100 Hz [3].

The frequency at which the sensor operates plays a crucial role in this sensor principle. In my presentation, I will therefore discuss the frequency-dependent properties of Love wave SAW sensors in a range from 100 MHz to 750 MHz and show how frequency affects sensitivity, phase noise and thus LOD.

References

[1] Kittmann, A.; Durdaut, P.; Zabel, S.; Reermann, J.;, Schmalz, J.; Spetzler, B.; Meyners, D.; Sun, N.X.; McCord, J.; Gerken, M.; Schmidt, G.; Höft, M.; Knöchel, R.; Faupel, F.; Quandt, E.: Wide Band Low Noise Love Wave Magnetic Field Sensor System, Scientific Reports (2018), 8:278, DOI: 10.1038/s41598-017-18441-4.

[2] Müller, C.; Durdaut, P.; Holländer, R. B.; Kittmann, A.; Schell, V.; Meyners, D.; Höft, M.; Quandt, E.; McCord, J.: Imaging of Love Waves and Their Interaction with Magnetic Domain Walls in Magnetoelectric Magnetic Field Sensors, Advanced Electronic Materials 8 (2022), 2200033, DOI:10.1002/aelm.202200033.

[3] Schell, V.; Spetzler, E.; Wolff, N.; Bumke, L.; Kienle, L.; McCord, J.; Quandt, E.; Meyners, D.: Exchange biased surface acoustic wave magnetic field sensors, Scientific Reports 13 (2023), 8446, https://doi.org/10.1038/s41598-023-35525-6.

Für viele neurologische oder kardiologische Untersuchungen werden elektrische Sensoren verwendet – man spricht dann von Elektroenzephalographie (EEG) bzw. Elektrokardiographie (EKG). Hierzu werden Elektroden über dem Brustkorb oder am Kopf angebracht und es werden elektrische Spannungen gemessen. Dies klappt recht gut, allerdings verläuft die Ausbreitung von den Quellen (dem Herzen oder dem Gehirn) zu den Sensoren meist auf sehr „ungewöhnlichen“ Wegen. Alternativ können neu entwickelte magnetische Sensoren verwendet werden – hier findet eine Ausbreitung statt, die für die meisten Menschen merklich „materialunabhängiger“ ist. Durch die magnetischen Messungen könnte es in der Zukunft möglich sein, viel genauere medizinische Analysen durchzuführen, die sogar ohne Körperkontakt auskommen – ähnlich dem „Trikorder“ aus „Star Trek“.

Im Rahmen dieses Vortrags wird zunächst der Sonderforschungsbereich 1261 (Magnetoelectric Sensors: From Composite Materials to Biomagnetic Diagnostics), der sich mit der Erforschung von neuartigen magnetoelektrischen Sensorsystemen befasst, vorgestellt. Anschließend werden einige der Sensorprinzipien vorgestellt, die darauf ausgelegt sind, tieffrequente, äußerst schwache Magnetfelder in typischen Umgebungen, d.h. ohne magnetische Schirmung und ohne aufwändige Kühlsysteme, zu messen. Ein kurzer Ausblick auf biomedizinische Anwendungen für diese Sensorarten schließt den Vortrag.

In diesem Vortrag werden die Grundlagen der menschlichen Bewegungsanalyse und deren Anwendung außerhalb der klinischen Umgebung erläutert. Es wird gezeigt, wie tragbare Sensoren zur Erfassung alltäglicher Bewegungen, wie Gangmuster oder Körperhaltung, genutzt werden können. Der Fokus liegt auf der Auswahl geeigneter Instrumente und der Bewältigung von Herausforderungen, wie Datenrauschen. Anhand konkreter Beispiele wird verdeutlicht, wie solche Daten in der klinischen Praxis, etwa zur Überwachung von Gangstörungen oder bei der Rehabilitation, eingesetzt werden. Der Vortrag umfasst auch aktuelle Forschungsprojekte zur Entwicklung digitaler Messmethoden als objektive klinische Endpunkte.

Digitale Technologie hält in beeindruckendem Maße Einzug nicht nur in unserer Gesellschaft, sondern auch in der „Unterdisziplin“ Medizin und Neurologie im Besonderen. Dabei spielt auch Künstliche Intelligenz (KI), ein Zweig der Informatik, eine hochrelevante Rolle. Besonders im Bereich des Deep Learning, das sich an der neuronalen Architektur des menschlichen Gehirns orientiert, zeigt KI beeindruckende Fortschritte.

Der Vortrag stellt praktische Anwendungen von digitaler Technologie und KI in der Medizin vor, wie Hautkrebsdiagnose, Lungengewebeklassifizierung und die Diagnose von Herzgeräuschen. In der Neurologie wird insbesondere das Potential von digitaler Technik zur Erfassung von Alltagsaktivität betrachtet. Weiter wird das Potential von KI-basierter Bildverarbeitung beleuchtet, das neuartige und präzise Analysen der Struktur und Funktion des Gehirns ermöglicht. Weitere Beispiele sind die Behandlungsempfehlung bei Augenerkrankungen und die nächtliche Atmungsmessung zur Parkinson-Diagnose.

Insgesamt beleuchtet der Vortrag das Potenzial von neuer digitaler Technologie und KI, genauere Diagnosen und individuelle Therapieansätze insbesondere im neurologischen Bereich zu ermöglichen, und wird dabei auf bestehende Risken und Herausforderungen eingehen.

Epileptische Anfälle können bei allen Lebewesen mit einem Gehirn auftreten. Sie unterbrechen attackenhaft die motorischen, sensiblen, psychischen, Bewusstseins- und vegetativen Abläufe, wobei z.B. Zuckungen, Missempfindungen, Verstimmungen, Ohnmacht und Urinabgang auftreten. Die Funktionen des Gehirns (mit dem Rückenmark zusammen das sogen. Zentralnervensystem – ZNS) werden über biologisch arbeitende Nervenfortsätze hergestellt, die 86 Mrd. Nervenzellen verbinden. Ionenkanäle und erregende wie hemmende Neurotransmitter (Botenstoffe) vermitteln die elektrischen bzw. magnetischen Impulse, die Biosignale. Dabei lassen spezifische Netzwerke mehrere Hirnregionen für bestimmte Funktionen gemeinsam arbeiten: Die sogenannten fünf Sinne (Sehen, Hören, Schmecken, Riechen, Tasten) vermitteln die Wahrnehmungsreize der Umwelt (Input), die in spezifischen Regionen des Gehirns verarbeitet werden; die Aufrecht- und Konstant-Erhaltung des inneren Körpermilieus und die (motorischen) Aktionen stehen auf der anderen Funktionsseite mit ihrem Output. Im Laufe der Ontogenese entwickelt sich das Gehirn ab der Embryonalzeit bis ins Erwachsenen-Alter; selbst im sogen. ausgereiften Gehirn (z.B. bei einem Menschen mit 20 Jahren) können noch Veränderungen und neue Verbindungen bei Lernprozessen auftreten.

Im ZNS finden viele Abläufe gleichzeitig statt, deren Zahl ist kaum zu benennen. Wenn ein epileptischer Anfall auftritt, kommt es zu einer geringeren Hemmung bzw. größeren Erregung von Nervenzell-Verbünden im Gehirn, manchmal nur in bestimmten Arealen des Gehirns, manchmal im gesamten Gehirn. Zu viele Nervenzellen entladen sich dann gleichzeitig (wie im Gleichschritt) und vermindern die Vielfalt der Hirnvorgänge: Zuckungen, Bewusstseinsstörungen, Stuhlabgang sind Beispiele für Phänomene von epileptischen Anfällen.

Unterschiedliche Biosignale vermitteln die Aktivitäten des Gehirns. Vor ca. 100 Jahren wurde in Jena das sogen. Elektroenzephalogramm (EEG) entdeckt, bei dem meist von der Kopfhaut über dort platzierte Elektroden elektrische Spannungen abgeleitet und gemessen werden. Es gibt für verschiedene Zustände des Gehirns (z.B. Wachheit, Schlaf, epileptische Anfälle) Biosignal-Muster, die mit dem EEG als immer noch wichtigster Labormethode neurologischer Forschung gemessen und bewertet werden. Die Messung von Magnetfeldern des Gehirns (Magnetenzephalogramm, MEG) ist mit Helium-gekühlten Sensoren in magnetisch abgeschirmten Kammern bereits heute möglich; das MEG wird voraussichtlich aber bald wie das EEG durch ingenieurtechnischen Fortschritt unaufwändig verfügbar sein, was für die Medizin einen großen Fortschritt bedeuten würde.

Der Magen-Darm-Trakt spielt eine zentrale Rolle in der menschlichen Physiologie, nicht nur bei der Verdauung, sondern auch als wichtiges Kommunikationszentrum zwischen dem Darm und dem Gehirn. Diese bidirektionale Kommunikation ist von großer Bedeutung für unsere Gesundheit und unser Wohlbefinden.

Die Interaktion zwischen dem Darm und dem Gehirn erfolgt über mehrere Mechanismen. Ein zentraler Bestandteil ist das enterische Nervensystem, das oft als „zweites Gehirn“ bezeichnet wird. Es besteht aus einem Netz von Neuronen, das den gesamten Verdauungstrakt durchzieht und autonom agieren kann. Diese neuronalen Strukturen kommunizieren mit dem zentralen Nervensystem und senden Signale, die das Verhalten und die Emotionen beeinflussen können. So zeigen Studien, dass bestimmte Nahrungsmittel und deren Verdauung die Produktion von Neurotransmittern wie Serotonin, das maßgeblich für unsere Stimmung verantwortlich ist, beeinflussen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt sind die Biosignalaktivitäten, die über verschiedene chemische Signale und Hormone stattfinden. Zum Beispiel setzt die Darmschleimhaut Hormone wie Ghrelin und Leptin frei, die den Appetit regulieren. Diese Signale können über das Blut oder über die Vagusnerven zum Gehirn gesendet werden, wo sie die Hunger- und Sättigungszentren beeinflussen. Auch die Immunzellen im Darm tragen zur Kommunikation bei, indem sie Zytokine produzieren, die in das zentrale Nervensystem wirken und Entzündungsprozesse im Körper steuern.

Das Verständnis dieser komplexen Wechselwirkungen eröffnet neue Perspektiven für die Behandlung von Krankheiten wie Depressionen, Angststörungen oder auch gastroenterologischen Erkrankungen. Die Forschung zeigt zunehmend, dass eine ausgewogene Ernährung und ein gesundes Mikrobiom nicht nur für die körperliche Gesundheit, sondern auch für die mentale Gesundheit von großer Bedeutung sind.

Biosignale bieten in der Chirurgie vielfältige Anwendungsmöglichkeiten. Sie können sowohl während des Eingriffs als auch davor oder danach genutzt werden, um das Ergebnis des chirurgischen Eingriffes zu verbessern.

Während chirurgischer Eingriffe ist die kontinuierliche Überwachung von Biosignalen wie Herzfrequenz, Blutdruck, Sauerstoffsättigung und Atemfrequenz entscheidend. Diese Daten helfen, den Zustand des Patienten in Echtzeit zu überwachen und frühzeitig auf mögliche Komplikationen zu reagieren.

Bei bestimmten chirurgischen Eingriffen, insbesondere im Bereich der Neurochirurgie, wird die elektrophysiologische Überwachung eingesetzt. Techniken wie die intraoperative Elektromyographie (EMG) und das elektrokortikale Mapping helfen, kritische Nervenbahnen zu identifizieren und zu schützen, um postoperative neurologische Schäden zu vermeiden.

Biosignale spielen aber auch eine wichtige Rolle bei bildgebenden Verfahren wie der Magnetresonanztomographie (MRT) und der Computertomographie (CT). In Kombination mit Navigationssystemen ermöglichen sie präzise Echtzeitbilder und die genaue Lokalisation von Tumoren oder anderen Strukturen, was die Genauigkeit und Sicherheit chirurgischer Eingriffe erhöht.

In der robotergestützten Chirurgie können Biosignale zur Steuerung von chirurgischen Robotern genutzt werden. Sensoren erfassen die Bewegungen und Kräfte, die auf die Instrumente wirken, und übertragen diese in präzise, minimalinvasive Bewegungen.

Denkt man noch weiter, so lassen sich auch komplett neuartige Biosignale identifizieren, die in visionärer Forschung sowohl die Diagnostik als auch die operativen Behandlungen in Zukunft revolutionieren könnten. Hier soll ein Ausblick gegeben werden.