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Dr.-Ing.

Alexander Hunold

Lehrgebiet Elektrotechnische Gebiete der Biomedizintechnik
Kontakt
Raum D 325
Telefon +49.521.106-70214
alexander.hunold@hsbi.de
Aufgabenbeschreibung

  • Ausbildung von Bachelor- und Masterstudierenden des Fachbereichs Ingenieurwissenschaften und Mathematik in den Modulen Grundlagen der Elektrotechnik, Grundlagen der Analog- und Digitaltechnik, Anwendung und Methoden der Elektrotechnik, Eingebettete Systeme in der Mechatronik

  • Betreuung von Studierenden in Bachelor-, Master- und Projektarbeiten

  • Anwendungsbezogene Forschung im Bereich der Biomedizinischen Technik

Publikationen

Die Liste der Veröffentlichungen ist auf Google Scholar und ResearchGate einsehbar. Weitere wissenschaftliche Aktivitäten sind im Web of Science zusammengetragen.

Curriculum Vitae

  • Seit Februar 2026
    Professor für Elektrotechnische Gebiete der Biomedizintechnik

  • Seit 2021
    R&D Specialist "NEUROSCIENCE", neuroConn GmbH part of neurocare group AG

  • 2021 – 2026
    Postdoktorand im Fachbereich Biomedizinische Technik an der Technischen Universität Ilmenau

  • 2021
    Promotion an der Technischen Universität Ilmenau mit der Dissertation „Transcranial electric stimulation – modeling, application, verification“

  • 2018
    Forschungsaufenthalt, University of Queensland, Australien

  • 2013 – 2021
    Wissenschaftlicher Mitarbeiter im Fachbereich Biomedizinische Technik an der Technischen Universität Ilmenau

  • 2012
    Masterarbeit „EEG and MEG studies of pediatric epilepsy patients” am Boston Children’s Hospital / Harvard Medical School, USA

  • 2011 – 2012
    Masterstudium der Biomedizinischen Technik, Technische Universität Ilmenau

  • 2010/11
    Bachelorarbeit “Simulation of epileptic activity in EEG and MEG signals” an der University of Utah, USA

  • 2007 – 2011
    Bachelorstudium der Biomedizinischen Technik, Technische Universität Ilmenau

Forschungsgebiete

  • Methoden und Technologien der Neurorehabilitation

  • Digital Twin und physikalische Modellierung von Volumenleitern

  • Simulation von Stromfluss und Feldverteilung bei Elektrostimulation

  • Elektroden für Stimualtions und Messanwendungen

  • Analyse von MEG- und EEG-Daten zur Quellenlokalisierung