Wir freuen uns gleich zu Beginn des Jahres Herrn Dr. Hoog Antink für seine Aufnahme in das Junge Kolleg der NRW Akademie der Wissenschaften und Künste zu gratulieren.
Dr.-Ing. Christoph Hoog Antink begann 2005 ein Studium der Elektrotechnik und Informationstechnik an der RWTH Aachen. Am Lehrstuhl für medizinische Informationstechnik wurde er 2018 zum Dr.-Ing. promoviert und leitet seither als Oberingenieur die Arbeitsgruppe Medizinische Signalverarbeitung.
Als einer von 7 neuen Stipendiatinnen und Stipendiaten des Jungen Kollegs erhält er für einen Zeitraum von vier Jahren eine jährliche Förderung von 10.000 Euro. Des Weiteren nimmt er am Akademieleben teil, das es ihm ermöglicht seine Projekte in interdisziplinären Arbeitsgruppen zu diskutieren und sich mit renommierten Mitgliedern der Akademie auszutauschen. Die Aufnahme in das Junge Kolleg der NRW Akademie der Wissenschaften und Künste gehört zu den bedeutendsten Auszeichnungen und Förderungen des wissenschaftlichen Nachwuchses. Um für das Junge Kolleg berufen zu werden, müssen Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler aller Fachrichtungen sowie Künstlerinnen und Künstler neben ihrer Promotion bereits herausragende wissenschaftliche Leistungen erbracht und noch keine unbefristete Hochschullehrstelle innehaben. Des Weiteren dürfen die Mitglieder zum Zeitpunkt der Aufnahme nicht älter als 36 Jahre sein.
Dr. Hoog Antink hat uns sein Forschungsgebiet und seine Intentionen wie folgt beschrieben:
„Ich beforsche die Signal- und Datenverarbeitung in der Medizintechnik. Dabei verwende ich unterschiedlichste Signalquellen, von eindimensionalen Modalitäten wie EKG und Blutdruckkurven hin zu mehrdimensionalen Videodaten. Mich interessiert, wie durch intelligente Kombination von Informationen aus unterschiedlichen Quellen Robustheit gesteigert werden kann. Praktisch kann die Sensorfusion zur Reduktion von Fehlalarmen auf der Intensivstation eingesetzt werden. Ein weiteres Forschungsfeld ist die Entwicklung kontaktloser Messtechnik. Kontaktlose Messdaten sind oft störanfälliger und bieten besonderes Optimierungspotential durch Sensorfusion. Über mehrere Kameras, deren Daten mithilfe aktueller maschineller Lernverfahren analysiert werden, können Vitalparameter kontaktlos bestimmt werden. Hier nutze ich Kooperationen mit der Neonatologie und der Altersmedizin, um für beide Patientengruppen Komfort und Bewegungsfreiheit zu steigern sowie Hautschädigung und Infektionsrisiko zu minimieren.“
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