Wilkommen im KlaesLab

geleitet von Christian Klaes

The KlaesLab specializes in exploring the intersection between biological and artificial systems. Professor Klaes holds the professorship for neurotechnology at the Ruhr-University Bochum. He is an expert in human and monkey brain-computer interfaces, both invasive and non-invasive. Currently, the lab is focused on using state-of-the-art machine learning approaches for brain-machine interfaces to control devices, developing advanced neural analysis methods to control human hand exoskeletons, and conducting virtual reality research. The lab uses VR, EEG, and invasive neural recordings from humans, providing a wide range of research opportunities. The lab has a broad network of collaborations within Ruhr-University Bochum, as well as with external partners such as Caltech, Ruhr University of Applied Sciences (Iossifidis Lab), German Primate Center, University of Madeira, Snap Gmbh, and many others.

Klaes Team

News and Events

Forschungsfelder

Derzeit konzentrieren wir uns auf den Einsatz virtueller Realität bei der Simulation menschlicher Interaktionen mit den Gehirn-Maschinen-Schnittstellen bei der Steuerung von Geräten, kollaborativer Robotik, neuartige Methoden zur Bewertung der Gehirnaktivität und die Entwicklung fortschrittlicher neuronaler Analysemethoden für die Steuerung von Exoskeletten für die menschliche Hand.

Nutzung von VR zur Diagnostik von neurologischen Erkrankungen

Wir entwickeln einen standardisierten Test zur Diagnose von motorischen Funktionsstörungen in der VR. Wir nutzen moderne Machine Learning (ML) Algorithmen, wie z.B. Deep Learning, im Kontext der Diagnose und Therapie von neurologischen Erkrankungen mit Hand- und Armfunktionsstörungen.

Neuronale Signalverarbeitung mit künstlicher Intelligenz auf einer eingebetteten Plattform

Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung einer End-to-End-Pipeline für die neuronale Verarbeitung, die Online-Algorithmen für die Spike-Sortierung und neuronale Dekodierung unter Verwendung analoger und digitaler eingebetteter Hardware implementiert. Diese Pipeline ist ein grundlegender Baustein für die Entwicklung der nächsten Generation von neuronalen Implantaten. Das System stützt sich auf modernste Algorithmen des maschinellen Lernens, um Bewegungsabsichten aus der Gehirnaktivität zu dekodieren. Parallel dazu werden wir einen neuronalen Decoder optimieren, der auf Deep-Learning-Methoden basiert.

Smart upper-limb exoskeleton

Wir sind daran interessiert, eine Schlüsselkomponente zu entwickeln - ein biomechanisch gestaltetes, adaptives Exoskelett für die obere Extremität - um Patienten mit Arm- und Greiffunktionseinschränkungen aufgrund verschiedener neurologischer Erkrankungen auf ihrem Rehabilitationsweg zu begleiten und zu unterstützen. Das Exoskelett ist ein ganzheitliches Rehabilitationssystem, das den Entwurf und die Umsetzung von Bewegungsaufgaben in VR, ein auf Biosignalen basierendes Feedbacksystem und einen generischen Decoder für invasive und nicht-invasive Gehirn-Computer-Schnittstellen umfasst.

Collaborative robotics

Together with Ruhr University for Applied Sciences, RUB Chair for Production Systems, and University of Madeira, we develop a framework for trustful and efficient motor collaboration between humans and robotic agents. We use human biomarkers as a proxy of human state in order to adaptively guide actions of the collaborative robot.

 

Terahertz

Wir setzen Terahertz-Strahlung ein, um neue Methoden zur Abbildung der Gehirnaktivität für zukünftige Gehirn-Maschine-Schnittstellen zu entdecken.

Phantom Touch

This line of research explores phantom touch illusion —the perception of touch without physical contact in virtual reality. This can be useful for neurorehabilitation and sensory augmentation. By integrating VR, brain-computer interfaces, and haptic technologies, we aim to enhance motor recovery, rewire neural pathways, and improve sensory experiences for patients with neurological disorders.

If you are interested in our projects and/or working with us,

please reach out to us.

 

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