"Hier zu arbeiten, hat mich verändert"

Ein Interview mit

• M.Sc. Nawar Habboush, Digital Communications, und
• Dr.-Ing. Laith Hamid, Elektrotechnik.

Woran arbeitet ihr?
	Laith: Wir arbeiten an einer möglichen Anwendung der Sensoren, die wir hier am SFB 1261 erforschen. Für eine korrekte Diagnose und Behandlung von Epilepsie ist es wichtig, die Ursache im Gehirn zu lokalisieren. Dafür können aber nur indirekte Messungen an der Körperoberfläche gemacht werden. Die sind aber schwierig zu interpretieren, weil sie sehr schwach sind und von anderen Signalen gestört werden, z.B. von den Bewegungen der Augen, Muskeln, dem Herzschlag oder elektromagnetischen Signalen der Stromversorgung. Wir wollen helfen, dieses sogenannte „inverse“ Problem zu lösen, um die Messergebnisse besser interpretieren zu können – ich für das Gehirn und Nawar für das Herz.
	Nawar: Dafür nutzen wir den „Kalman-Filter“, der speziell an diese inversen Probleme mit dem Herz und dem Gehirn angepasst wurde. Der Kalman-Filter ist ein spezieller Algorithmus, der zum Beispiel auch 1961 bei der Mondlandung zum Einsatz kam und seitdem immer wieder angepasst wurde. Unser Algorithmus kombiniert die Messdaten mit einem Modell über den Verlauf von Herz- und Gehirnaktivität, so kann man auch Vorhersagen treffen.
Was ist die größte Herausforderung in eurem Projekt?
	Laith: Weil die Herz- und Gehirnaktivitäten nur an der Hautoberfläche gemessen werden, kann man sich nie wirklich sicher sein, was im Inneren passiert. Eine Herausforderung ist deshalb die Validierung unserer Ergebnisse. Wir arbeiten dafür nicht nur mit Simulationen, sondern auch mit physiologischen Modellen.
	Nawar: Deshalb wollen wir verschiedene magnetische und elektrische Messungen kombinieren wie Elektroenzephalographie (EEG) und Magnetoenzephalographie (MEG) oder Elektrokardiographie (EKG) und Magnetokardiographie (MKG). Das Hauptproblem hierbei ist wiederum, dass das Körpergewebe an unterschiedlichen Stellen unterschiedlich empfindlich auf die elektrischen und magnetischen Felder reagiert. Um das zu lösen, brauchen wir gute Modelle der verschiedenen Gewebe und müssen die passende Position für die Sensoren finden.
Wie sieht ein typischer Arbeitstag bei euch aus?
	Laith: Der Großteil unserer Arbeit besteht darin, verschiedene Versionen des Kalman-Filters zu programmieren und zu testen – das ist manchmal schon etwas einsam (lacht). Und es erfordert viel Geduld, aber für interessante Ergebnisse lohnt es sich. Inzwischen ist unsere Version in unserem Forschungsgebiet ziemlich bekannt und wir haben sie auf verschiedenen internationalen Konferenzen vorgestellt.
	Nawar: Mein Tag ist oft voll von technischen Problemen. Um sie zu beheben, schreibe und teste ich immer wieder Code. Unser Büro befindet sich eigentlich auf dem Gelände des UKSH, aber wir sind auch manchmal auf dem Campus der Technischen Fakultät, um uns mit den anderen Gruppen im SFB 1261 auszutauschen.
Was gefällt euch an eurer Arbeit am besten?
	Nawar: Wenn ein Code funktioniert und wir nach stundenlangem Entwickeln und Testen exakte Ergebnisse bekommen.
	Laith: Wenn man etwas entdeckt, worüber man vorher nicht nachgedacht hat, und dann plötzlich alles zusammenpasst. Schön ist auch, wie begeistert die Mediziner reagieren, wenn sie feststellen, dass sie unsere Methoden nutzen können, um ihre Diagnosen abzusichern und ihre Daten zu interpretieren.
Also manchmal überrascht ihr euch gegenseitig?
	Laith: Sehr oft! An der Technischen Fakultät, wo ich meinen Master gemacht habe, denken die meisten Leute wie ich. Aber die interdisziplinäre Arbeit im SFB hat mich verändert: Ich formuliere jetzt vieles anders und übersetze zwischen Technik und Medizin, wie eine Schnittstelle.
	Nawar: Die Mediziner betrachten die Probleme aus einer anderen Perspektive und machen wirklich hilfreiche Vorschläge, auch ohne alle technischen Details zu kennen. Sie sehen andere Dinge als wir.
Warum habt ihr euch für dieses Forschungsgebiet entschieden?
	Nawar: Ich habe in Richtung Signalverarbeitung geforscht und konnte mich zwischen Spracherkennung oder einer medizinischen Anwendung entscheiden. Das medizinische fand ich für mich wertvoller.
	Laith: Ich habe einige mir nahestehende Personen durch Epilepsie verloren. Wenn ich auch nur einen kleinen Schritt zu einem besseren Verständnis oder sogar einer Diagnose- oder Behandlungsmethode beitragen kann, tue ich das.
Wie erklärt ihr auf einer Familienfeier, was ihr beruflich macht?
	Laith: Wir versuchen, die Ursache für epileptische Anfälle zu lokalisieren. Innerhalb der algorithmischen Forschung ist das ein Spezialgebiet, in dem fast niemand sonst arbeitet.
	Nawar: Ich sage, ich analysiere die Magnetfelder des Herzens und versuche, von den Signalen an der Oberfläche auf das Innere zu schließen, um abnormale Herzaktivitäten zu erkennen. Für Patienten ist so eine Diagnose von außen schonender als chirurgisch-invasive Herzkatheter, die heutzutage verwendet werden. Meine Familie reagiert oft beeindruckt, weil sie nicht wussten, dass auf diesem Gebiet geforscht wird.
Was ist das für ein Gefühl, an etwas ganz Neuem zu forschen?
	Laith: Einerseits ist es einfacher, weil deine Arbeit nicht so sehr mit anderen verglichen wird. Andererseits musst du quasi im Dunkeln deinen eigenen Weg finden. Das kann frustrierend sein, weil du manchmal in eine Sackgasse kommst und alleine wieder herausfinden musst.
Was macht ihr dann?
	Nawar: Ich verlasse meinen Schreibtisch, esse eine Pizza und denke erstmal über etwas anderes nach. Danach setze ich mich mit einem frischen Kopf noch einmal an das Problem und betrachte es aus einem anderen Blickwinkel.
Ihr habt beide den internationalen Masterstudiengang “Digital Communications“ an der CAU studiert - warum war das für euch die richtige Entscheidung?
	Laith: Man kann in viele Themen hineinschnuppern und sich anschließend spezialisieren. Ich habe vorher meinen Bachelor an der Universität Bagdad gemacht und bin als DAAD-Stipendiat aus dem Irak nach Deutschland gekommen. Kiel ist eine schöne Stadt am Meer mit toller Natur.
	Nawar: Ich bin auch als DAAD-Stipendiat aus dem Irak gekommen, wo ich Communications Engineering studiert habe. Ich hatte Zulassungen von verschiedenen Universitäten, aber dieser Masterstudiengang war am vielfältigsten.