Patientenspezifische Simulation

Simulation in der Medizin kann helfen, verschiedene Therapieansätze im Vorfeld zu vergleichen oder zu untersuchen und beispielsweise Erkenntnisse liefern, wie sich ein Implantat, ein Stent oder ein Herzschrittmacher im Zusammenspiel mit dem menschlichen Körper verhält oder wo Medikamente injiziert werden müssen, damit sie an der gewünschten Stelle im Köper ankommen und so ihre maximale Wirkung erzielen können. Das Ziel ist dabei stets die Erhöhung der Patientensicherheit und eine Verbesserung von Behandlungsergebnissen.

Obstruktive Schlafapnoe (OSA)

Ziel: Identifikation einer geeigneten Therapie bei starkem Schnarchen

Beschreibung:
Die obstruktive Schlafapnoe, umgangssprachlich als starkes Schnarchen bezeichnet, kann zu gravierenden gesundheitlichen Beeinträchtigungen führen. Die Ursachen dafür sind vielfältig. Leistungsfähige Strömungssimulationen der Atemwege können Schlaflaboren bei der Lokalisierung der Ursachen helfen, um geeignete Therapiemaßnahmen abzuleiten.

Partner: Universität Wuppertal, Klinikum Dortmund gGmbH

Gaumen­nahter­weiterung (GNE)

Ziel: Symmetrieverbesserung durch Optimierung der Schnittführung

Beschreibung:
Ein Risiko bei der forcierten Gaumennahterweiterung besteht darin, dass das Gesicht durch den Distraktor unsymmetrisch geweitet wird. Eine simulationsbasierte Optimierung kann die chirurgische Schnittführung gezielt optimieren um das Risiko einer unsymmetrischen Öffnung zu verringern. Medizintechnikhersteller von Distraktoren können mit diesem Verfahren ihr Produkt durch eine zusätzliche Dienstleistung aufwerten.

Partner: Klinik für Mund-, Kiefer- und Gesichtschirurgie, Klinikum Dortmund gGmbH

Abdominale Aorten Aneurysmen (AAA)

Ziel: Abschätzung des Rupturrisikos von Abdominalen Aorten Aneurysmen

Beschreibung:
Die Ruptur von Abdominalen Aorten Aneurysmen gehört mit zu den häufigsten Todesursachen. Simulation kann helfen, die Abschätzung des Rupturrisikos zu verbessern und damit dem Arzt zusätzliche Hinweise für die Therapieplanung zu geben.

Partner: Prof. Dr.-Ing. Michael W. Gee, Fakultät für Maschinenwesen, Technische Universität München

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