Computergestützte Biomechanik

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Biomechanische Messungen am Menschen sind meistens limitiert auf beobachtbare Phänomene. Physiologische Zusammenhänge wie Spannungen und Verformungen in den kontrahierenden Muskeln sowie im restlichen Weichgewebe sind meistens nur eingeschränkt messbar. Computergestützte Analysen helfen, hier ein besseres Verständnis der komplexen Zusammenhänge von biomechanischen Prozessen des menschlichen muskuloskelettalen Systems zu bekommen. Damit können aufwendige experimentelle Studien reduziert werden. Eine stärkere Fokussierung der Experimente auf die Verifikation und Validierung der numerischen Modelle gewinnt dadurch immer mehr an Bedeutung. Welche Experimente benötigt werden, hängt von der Komplexität des Problems und der ausgewählten Methoden- und Modellierungsansätze ab und muss genau auf die Anforderungen abgestimmt werden.

Mit einem validierten FE-3D-Modell können wir durch Muskelkontraktionen induzierte dynamische Bewegungen simulieren und daraus entstehende dynamisch veränderliche Gelenkkräfte (detailliert modelliertes Gelenk mit Hart- und Weichgewebe) realitätsnah bestimmen. Damit kann die mechanische Funktion eines pathologischen Gelenks mit gesunden Menschen verglichen und die Dysfunktion des muskuloskelettalen Systems analysiert werden. Auch komplexere Bewegungsmuster des Körpers können mit Mehrkörper-Systemen simuliert werden, die insbesondere bei der ergonomischen Bewertung von körperlicher Arbeit vermehrt Einsatz findet.

Kompetenzen

 

Segmentierung von Hart- und Weichgewebe

Für patienten-spezifische Analysen von Gelenkfehlfunktionen sind personalisierte Menschmodelle essentiell. Solche Modelle können wir mit automatisierten Prozessen aus medizinischen Bilddaten generieren und diese für die Anwendung in der computergestützten Biomechanik hin optimieren.

Numerische Biomechanik

Gelenkfehlfunktionen entstehen aus unterschiedlichen Ursachen und können zur irreversiblen Gelenkschädigung führen. Durch patienten-spezifische computergestützte Biomechanik können wir das Problem analysieren und die Ärzte bei ihrer Diagnose- und OP-Planung unterstützen.

 

KI-basierte Bewegungsanalyse

Wir können durch Einsatz von KI-Algorithmen Bewegungsmuster automatisiert erkennen und pathologischen Krankheitsmustern zu ordnen. Auch können wir Veränderungen von individuellen Bewegungsmustern analysieren und den Trend der Therapie prognostizieren.