Refine
Year of publication
- 2024 (23)
- 2023 (39)
- 2022 (51)
- 2021 (56)
- 2020 (59)
- 2019 (70)
- 2018 (68)
- 2017 (67)
- 2016 (54)
- 2015 (70)
- 2014 (65)
- 2013 (65)
- 2012 (72)
- 2011 (82)
- 2010 (72)
- 2009 (85)
- 2008 (61)
- 2007 (57)
- 2006 (75)
- 2005 (48)
- 2004 (85)
- 2003 (57)
- 2002 (55)
- 2001 (54)
- 2000 (65)
- 1999 (40)
- 1998 (39)
- 1997 (36)
- 1996 (32)
- 1995 (19)
- 1994 (13)
- 1993 (19)
- 1992 (13)
- 1991 (12)
- 1990 (17)
- 1989 (21)
- 1988 (22)
- 1987 (26)
- 1986 (7)
- 1985 (10)
- 1984 (9)
- 1983 (6)
- 1982 (24)
- 1981 (16)
- 1980 (30)
- 1979 (20)
- 1978 (27)
- 1977 (13)
- 1976 (16)
- 1975 (14)
- 1974 (4)
- 1973 (3)
- 1972 (6)
- 1971 (1)
- 1969 (1)
- 1968 (2)
- 1967 (1)
Institute
- Fachbereich Medizintechnik und Technomathematik (2074) (remove)
Document Type
- Article (1593)
- Conference Proceeding (241)
- Book (96)
- Part of a Book (62)
- Doctoral Thesis (27)
- Patent (17)
- Report (15)
- Other (9)
- Habilitation (4)
- Lecture (3)
Keywords
- Biosensor (25)
- Finite-Elemente-Methode (16)
- CAD (15)
- civil engineering (14)
- Bauingenieurwesen (13)
- Einspielen <Werkstoff> (13)
- shakedown analysis (9)
- FEM (6)
- Limit analysis (6)
- Shakedown analysis (6)
In: Proc. of the 11th Intl. Conf. on Computing in Civil and Building Engineering (ICCCBE-XI) ed. Hugues Rivard, Montreal, Canada, Seite 1-12, ACSE (CD-ROM), 2006 Currently, the conceptual design phase is not adequately supported by any CAD tool. Neither the support while elaborating conceptual sketches, nor the automatic proof of correctness with respect to effective restrictions is currently provided by any commercial tool. To enable domain experts to store the common as well as their personal domain knowledge, we develop a visual language for knowledge formalization. In this paper, a major extension to the already existing concepts is introduced. The possibility to define rule dependencies extends the expressiveness of the knowledge definition language and contributes to the usability of our approach.
We present an electromechanically coupled computational model for the investigation of a thin cardiac tissue construct consisting of human-induced pluripotent stem cell-derived atrial, ventricular and sinoatrial cardiomyocytes. The mechanical and electrophysiological parts of the finite element model, as well as their coupling are explained in detail. The model is implemented in the open source finite element code Code_Aster and is employed for the simulation of a thin circular membrane deflected by a monolayer of autonomously beating, circular, thin cardiac tissue. Two cardio-active drugs, S-Bay K8644 and veratridine, are applied in experiments and simulations and are investigated with respect to their chronotropic effects on the tissue. These results demonstrate the potential of coupled micro- and macroscopic electromechanical models of cardiac tissue to be adapted to experimental results at the cellular level. Further model improvements are discussed taking into account experimentally measurable quantities that can easily be extracted from the obtained experimental results. The goal is to estimate the potential to adapt the presented model to sample specific cell cultures.
Scale braking in inclusive charged particle production by e--e+ annihilation. TASSO Collaboration
(1982)
Schlafspindeln – Funktion, Detektion und Nutzung als Biomarker für die psychiatrische Diagnostik
(2022)
Hintergrund:
Die Schlafspindel ist ein Graphoelement des Elektroenzephalogramms
(EEG), das im Leicht- und Tiefschlaf beobachtet werden kann. Veränderungen der
Spindelaktivität wurden für verschiedene psychiatrische Erkrankungen beschrieben. Schlafspindeln zeigen aufgrund ihrer relativ konstanten Eigenschaften Potenzial als Biomarker in der psychiatrischen Diagnostik.
Methode:
Dieser Beitrag liefert einen Überblick über den Stand der Wissenschaft
zu Eigenschaften und Funktionen der Schlafspindeln sowie über beschriebene
Veränderungen der Spindelaktivität bei psychiatrischen Erkrankungen. Verschiedene methodische Ansätze und Ausblicke zur Spindeldetektion werden hinsichtlich deren Anwendungspotenzial in der psychiatrischen Diagnostik erläutert.
Ergebnisse und Schlussfolgerung:
Während Veränderungen der Spindelaktivität
bei psychiatrischen Erkrankungen beschrieben wurden, ist deren exaktes Potenzial für die psychiatrische Diagnostik noch nicht ausreichend erforscht. Diesbezüglicher Erkenntnisgewinn wird in der Forschung gegenwärtig durch ressourcenintensive und fehleranfällige Methoden zur manuellen oder automatisierten Spindeldetektion ausgebremst. Neuere Detektionsansätze, die auf Deep-Learning-Verfahren basieren, könnten die Schwierigkeiten bisheriger Detektionsmethoden überwinden und damit neue Möglichkeiten für die praktisch