Das Hauptziel dieses Forschungsantrags ist es, Methoden des Hochleistungsrechnens (HPC) einzusetzen, um unser Verständnis des neuromuskularen Systems zu verbessern und damit einen signifikanten Beitrag zur übergeordneten Vision der Entwicklung eines physiologischen, digitalen Menschmodells zu leisten. Um das volle Potential von Berechnungsmodellen ausschöpfen zu können, müssen die Modellergebnisse mit experimentellen Daten in Verbindung gebracht werden. Im Fall des neuromuskularen Systems sind dies elektromyographische (EMG) Signale. EMG-Daten können klinisch einfach erhoben werden und erlauben einen Einblick in das Verhalten des zentralen Nervensystems aufgrund des direkten Zusammenhangs zwischen Entladungen von spinalen Motoneuronen und den resultierenden Aktionspotentialen der motorischen Einheiten, welche im EMG gemessen werden. Realistische in-silico Simulationen ermöglichen es Neurophysiologen, durch einen Vergleich zwischen den virtuellen und den experimentell gemessenen EMG-Signalen zum Beispiel neue Erkenntnisse zu gewinnen, und bieten eine Möglichkeit, ihre Dekodierungsalgorithmen, mit denen sie versuchen, Kontrollstrategien aus experimentell aufgenommenen EMG-Signalen zu bestimmen, zu verifizieren.
Das Projekt ist ein gemeinsames Forschungsvorhaben von 4 SimTech-Forschungsgruppen.
Funding
Funded 11/2016 to 11/2019 by the Baden-Württemberg Stiftung gGmbH
People
- Thomas Ertl
- Dominik Göddeke
- Miriam Mehl
- Oliver Röhrle (Coordinator)
- Nehzat Emamy, IPVS
- Thomas Klotz, Institute of Applied Mechanics
- Aaron Krämer, Institut für Angewandte Analysis und Numerische Simulation
- Michael Krone, VISUS
- Benjamin Maier, IPVS
- Lorenzo Zanon